<\/p>\n
Puoi utilizzare la seguente sintassi di base per confrontare i valori di tre colonne in panda:<\/span><\/p>\n Questa sintassi crea una nuova colonna chiamata all_matching<\/strong> che restituisce True<\/strong> se tutte le colonne hanno valori corrispondenti, altrimenti restituisce False<\/strong> .<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame con tre colonne:<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare il codice seguente per creare una nuova colonna chiamata all_matching<\/strong> che restituisce True<\/strong> se tutte e tre le colonne corrispondono in una determinata riga e False<\/strong> in caso contrario:<\/span><\/p>\n La nuova colonna chiamata all_matching<\/strong> indica se i valori nelle tre colonne corrispondono o meno in una determinata riga.<\/span><\/span><\/p>\n Per esempio:<\/span><\/p>\n E cos\u00ec via.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Come rinominare le colonne in Pandas<\/a> Puoi utilizzare la seguente sintassi di base per confrontare i valori di tre colonne in panda: df[‘ all_matching ‘] = df. apply ( lambda x: x.col1 == x.col2 == x.col3 , axis = 1 ) Questa sintassi crea una nuova colonna chiamata all_matching che restituisce True se tutte le colonne hanno valori corrispondenti, altrimenti restituisce […]<\/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[' all_matching<\/span> '] = df. apply<\/span> ( lambda<\/span> x: x.col1<\/span> == x.col2<\/span> == x.col3<\/span> , axis = 1<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n Esempio: confronta tre colonne in Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' A<\/span> ': [4, 0, 3, 3, 6, 8, 7, 9, 12],\n ' B<\/span> ': [4, 2, 3, 5, 6, 4, 7, 7, 12],\n ' C<\/span> ': [4, 0, 3, 5, 5, 10, 7, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n ABC\n0 4 4 4\n1 0 2 0\n2 3 3 3\n3 3 5 5\n4 6 6 5\n5 8 4 10\n6 7 7 7\n7 9 7 9\n8 12 12 12<\/strong><\/pre>\n #create new column that displays whether or not all column values match\n<\/span>df[' all_matching<\/span> '] = df. apply<\/span> ( lambda<\/span> x: x. A<\/span> == x. B<\/span> == x. C<\/span> , axis = 1<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n ABC all_matching\n0 4 4 4 True\n1 0 2 0 False\n2 3 3 3 True\n3 3 5 5 False\n4 6 6 5 False\n5 8 4 10 False\n6 7 7 7 True\n7 9 7 9 False\n8 12 12 12 True\n<\/strong><\/pre>\n\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come aggiungere una colonna a un DataFrame Pandas
Come modificare l’ordine delle colonne in Pandas DataFrame<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"