<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per verificare se una colonna di un DataFrame panda contiene una stringa:<\/span><\/p>\n Metodo 1: controlla se la stringa esatta esiste nella colonna<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: controlla se esiste una stringa parziale nella colonna<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 3: contare le occorrenze parziali di stringa<\/strong><\/span> nella colonna<\/strong><\/span><\/p>\n Questo tutorial spiega come utilizzare ciascun metodo nella pratica con il seguente DataFrame:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come verificare se esiste la stringa esatta “Eas” nella colonna conferenza<\/strong> del DataFrame:<\/span><\/p>\n L’output restituisce False<\/strong> , che ci dice che la stringa esatta “Eas” non esiste nella colonna conference<\/strong> del DataFrame.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come<\/span> verificare se esiste la stringa parziale “Eas” nella<\/span> colonna conferenza<\/strong> del DataFrame:<\/span><\/p>\n L’output restituisce True<\/strong> , che ci dice che la stringa parziale “Eas” esiste nella colonna conference<\/strong> del DataFrame.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come<\/span> contare il numero di volte in cui la stringa parziale “Eas” appare nella colonna conferenza<\/strong> del DataFrame:<\/span><\/p>\n L’output restituisce 3<\/strong> , che ci dice che la stringa parziale ‘Eas’ appare 3 volte nella colonna conference<\/strong> del DataFrame.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Come eliminare le righe in Pandas DataFrame in base alle condizioni<\/a> \u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per verificare se una colonna di un DataFrame panda contiene una stringa: Metodo 1: controlla se la stringa esatta esiste nella colonna (df[‘ col ‘]. eq (‘ exact_string ‘)). any () Metodo 2: controlla se esiste una stringa parziale nella colonna df[‘ col ‘]. str . contains (‘ partial_string […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n (df[' col<\/span> ']. eq<\/span> (' exact_string<\/span> ')). any<\/span> ()<\/strong><\/pre>\n df[' col<\/span> ']. str<\/span> . contains<\/span> (' partial_string<\/span> '). any<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n df[' col<\/span> ']. str<\/span> . contains<\/span> (' partial_string<\/span> '). sum<\/span> ()<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'],\n ' conference<\/span> ': ['East', 'East', 'South', 'West', 'West', 'East'],\n ' points<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n team conference points\n0 A East 11\n1 A East 8\n2 A South 10\n3 B West 6\n4 B West 6\n5 C East 5\n<\/strong><\/pre>\n Esempio 1: controlla se esiste la stringa esatta nella colonna<\/strong><\/span><\/h3>\n
#check if exact string 'Eas' exists in conference column<\/span>\n(df[' conference<\/span> ']. eq<\/span> (' Eas<\/span> ')). any<\/span> ()\n\nFalse<\/strong><\/pre>\n Esempio 2: controlla se esiste una stringa parziale nella colonna<\/strong><\/span><\/h3>\n
#check if partial string 'Eas' exists in conference column<\/span>\ndf[' conference<\/span> ']. str<\/span> . contains<\/span> (' Eas<\/span> '). any<\/span> ()\n\nTrue<\/strong><\/pre>\n Esempio 3: contare le occorrenze di una stringa parziale in una colonna<\/strong><\/span><\/h3>\n
#count occurrences of partial string 'Eas' in conference column<\/span>\ndf[' conference<\/span> ']. str<\/span> . contains<\/span> (' East<\/span> '). sum<\/span> ()\n\n3<\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come filtrare un Pandas DataFrame su pi\u00f9 condizioni<\/a>
Come utilizzare il filtro “NOT IN” in Pandas DataFrame<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"