{"id":3425,"date":"2023-07-17T13:40:39","date_gmt":"2023-07-17T13:40:39","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/panda-non-inizia-con\/"},"modified":"2023-07-17T13:40:39","modified_gmt":"2023-07-17T13:40:39","slug":"panda-non-inizia-con","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/panda-non-inizia-con\/","title":{"rendered":"Panda: come selezionare le righe che non iniziano con una stringa"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per selezionare le righe che non iniziano con una stringa specifica in un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n

 df[~df. my_column<\/span> . str<\/span> . startswith<\/span> ((' this<\/span> ', ' that<\/span> '))]\n<\/strong><\/pre>\n
 Questa particolare formula seleziona tutte le righe nel DataFrame in cui la colonna chiamata my_column<\/strong> non inizia con la stringa this<\/strong> o la stringa that<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: seleziona le linee che non iniziano con una stringa in Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che contiene informazioni sulle vendite per vari negozi:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' store<\/span> ': ['Upper East', 'Upper West', 'Lower East', 'West', 'CTR'],\n                   ' sales<\/span> ': [150, 224, 250, 198, 177]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n        blind sales\n0 Upper East 150\n1 Upper West 224\n2 Lower East 250\n3 West 198\n4 CTR 177     \n<\/strong><\/pre>\n
 Possiamo utilizzare la seguente sintassi per selezionare tutte le righe nel DataFrame che non iniziano con le stringhe “Upper” o “Lower” nella colonna store<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #select all rows where store does not start with 'Upper' or 'Lower'\ndf[~df. blind<\/span> . str<\/span> . startswith<\/span> ((' Upper<\/span> ',' Lower<\/span> '))]\n\n\tblind sales\n3 West 198\n4 CTR 177<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 Tieni presente che le uniche righe restituite sono quelle in cui la colonna del negozio<\/strong> non inizia con “Upper” o “Lower”.<\/span><\/p>\n
 Se vuoi, puoi anche definire la tupla di stringhe al di fuori della funzione startupswith()<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #define tuple of strings\nsome_strings = (' Upper<\/span> ', ' Lower<\/span> ')\n<\/span>\n#select all rows where store does not start with strings in tuple\ndf[~df. blind<\/span> . str<\/span> . startswith<\/span> (some_strings)]\n\n\tblind sales\n3 West 198\n4 CTR 177<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n
 Questo produce lo stesso risultato del metodo precedente.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa della funzione startwith<\/b> in Pandas qui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
 I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni nei panda:<\/span><\/p>\n
 Panda: come filtrare le righe in base alla lunghezza della stringa<\/a>
 Panda: come verificare se la colonna contiene una stringa<\/a>
 Panda: come concatenare stringhe utilizzando GroupBy<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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