<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per filtrare i valori in una serie panda:<\/span><\/p>\n Metodo 1: filtra i valori in base a una singola condizione<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: filtrare i valori utilizzando la condizione “OR”.<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 3: filtrare i valori utilizzando la condizione “AND”.<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 4: filtra i valori contenuti nell’elenco<\/strong><\/span><\/p>\n Questo tutorial spiega come utilizzare ciascun metodo nella pratica con le seguenti serie di panda:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come filtrare la serie panda per valori pari a 7:<\/span><\/p>\n Possiamo filtrare anche valori diversi<\/strong> da 7:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come filtrare la serie panda per valori inferiori a 10 o<\/strong> superiori a 20:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come filtrare le serie panda per valori maggiori di 10 e<\/strong> minori di 20:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come filtrare le serie panda per i valori contenuti in un elenco:<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni di filtraggio comuni in Python:<\/span><\/p>\n Come filtrare le righe Pandas DataFrame che contengono una stringa specifica<\/a> \u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per filtrare i valori in una serie panda: Metodo 1: filtra i valori in base a una singola condizione #filter for values equal to 7 my_series. loc [ lambda x:x == 7] Metodo 2: filtrare i valori utilizzando la condizione “OR”. #filter for values less than 10 or greater […]<\/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 #filter for values equal to 7<\/span>\nmy_series. loc<\/span> [ lambda<\/span> x:x == 7]\n<\/strong><\/pre>\n #filter for values less than 10 or<\/em> greater than 20<\/span>\nmy_series. loc<\/span> [ lambda<\/span> x: (x < 10) | (x > 20)]\n<\/strong><\/pre>\n #filter for values greater than 10 and<\/i> less than 20<\/span>\nmy_series. loc<\/span> [ lambda<\/span> x: (x > 10) & (x < 20)] \n<\/strong><\/pre>\n #filter for values that are equal to 4, 7, or 23<\/span>\nmy_series[my_series. isin<\/span> ([4, 7, 23])]\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create pandas Series\n<\/span>data = pd. Series<\/span> ([4, 7, 7, 12, 19, 23, 25, 30])\n\n#view pandas Series\n<\/span>print<\/span> (data)\n\n0 4\n1 7\n2 7\n3 12\n4 19\n5 23\n6 25\n7 30\ndtype: int64<\/strong><\/span><\/pre>\n Esempio 1: filtrare i valori in base a una condizione<\/strong><\/span><\/h2>\n
#filter for values equal to 7\n<\/span>data. loc<\/span> [ lambda<\/span> x:x == 7]\n\n1 7\n2 7\ndtype: int64<\/strong><\/pre>\n #filter for values not equal to 7\n<\/span>data. loc<\/span> [ lambda<\/span> x:x != 7]\n\n0 4\n3 12\n4 19\n5 23\n6 25\n7 30\ndtype: int644<\/strong><\/pre>\n Esempio 2: filtrare i valori utilizzando la condizione “OR”.<\/strong><\/span><\/h2>\n
#filter for values less than 10 or<\/em> greater than 20<\/span>\ndata. loc<\/span> [ lambda<\/span> x: (x < 10) | (x > 20)]\n\n0 4\n1 7\n2 7\n5 23\n6 25\n7 30\ndtype: int64<\/strong><\/pre>\n Esempio 3: filtrare i valori utilizzando la condizione \u201cAND\u201d.<\/strong><\/span><\/h2>\n
#filter for values greater than 10 and<\/i> less than 20<\/span>\ndata. loc<\/span> [ lambda<\/span> x: (x > 10) & (x < 20)]\n\n3 12\n4 19\ndtype: int64<\/strong><\/pre>\n Esempio 4: filtrare i valori contenuti nella lista<\/strong><\/span><\/h2>\n
#filter for values that are equal to 4, 7, or 23<\/span>\ndata[data. isin<\/span> ([4, 7, 23])]\n\n0 4\n1 7\n2 7\n5 23\ndtype: int64\n<\/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":"