{"id":3516,"date":"2023-07-17T02:11:32","date_gmt":"2023-07-17T02:11:32","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-moltiplicano-due-colonne\/"},"modified":"2023-07-17T02:11:32","modified_gmt":"2023-07-17T02:11:32","slug":"i-panda-moltiplicano-due-colonne","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-moltiplicano-due-colonne\/","title":{"rendered":"Come moltiplicare due colonne in panda: con esempi"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per moltiplicare due colonne in un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n

Metodo 1: moltiplica due colonne<\/strong><\/span><\/p>\n

 df[' new_column<\/span> '] = df. column1<\/span> * df. column2<\/span><\/strong><\/pre>\n
 Metodo 2: moltiplicare due colonne in base alla condizione<\/strong><\/span><\/p>\n
 new_column = df. column1<\/span> * df. column2<\/span>\n\n#update values based on condition\n<\/span>df[' new_column<\/span> '] = new_column. where<\/span> (df. column2<\/span> == ' value1<\/span> ', other= 0<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio 1: moltiplica due colonne<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:<\/span><\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' price<\/span> ': [22, 20, 25, 30, 4, 8, 12, 10],\n                   ' amount<\/span> ': [3, 1, 3, 3, 2, 4, 3, 5]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   price amount\n0 22 3\n1 20 1\n2 25 3\n3 30 3\n4 4 2\n5 8 4\n6 12 3\n7 10 5<\/strong><\/pre>\n
 Possiamo utilizzare la seguente sintassi per moltiplicare le colonne prezzo<\/strong> e importo<\/strong> e creare una nuova colonna denominata entrate<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #multiply price and amount columns\n<\/span>df[' revenue<\/span> '] = df. price<\/span> * df. amount<\/span>\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   price amount revenue\n0 22 3 66\n1 20 1 20\n2 25 3 75\n3 30 3 90\n4 4 2 8\n5 8 4 32\n6 12 3 36\n7 10 5 50<\/strong><\/pre>\n
 Tieni presente che i valori nella nuova colonna delle entrate<\/b> sono il prodotto dei valori nelle colonne Prezzo<\/strong> e Importo<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Esempio 2: moltiplicare due colonne in base alla condizione<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd<\/span>\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' price<\/span> ': [22, 20, 25, 30, 4, 8, 12, 10],\n                   ' amount<\/span> ': [3, 1, 3, 3, 2, 4, 3, 5],\n                   ' type<\/span> ': ['Sale', 'Refund', 'Sale', 'Sale',\n                            'Sale', 'Refund', 'Refund', 'Sale']})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   price amount type\n0 22 3 Dirty\n1 20 1 Refund\n2 25 3 Dirty\n3 30 3 Dirty\n4 4 2 Dirty\n5 8 4 Refund\n6 12 3 Return\n7 10 5 Dirty<\/strong><\/pre>\n
 Possiamo moltiplicare insieme le colonne prezzo<\/strong> e importo<\/strong> , quindi utilizzare la funzione where ()<\/strong> per modificare i risultati in base al valore della colonna tipo<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #multiply price and amount columns\n<\/span>income = df. price<\/span> * df. amount<\/span>\n\n#update values based on type\n<\/span>df[' revenue<\/span> '] = revenue. where<\/span> (df. type<\/span> == ' Sale<\/span> ', other= 0<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   price amount type revenue\n0 22 3 Dirty 66\n1 20 1 Refund 0\n2 25 3 Dirty 75\n3 30 3 Dirty 90\n4 4 2 Dirty 8\n5 8 4 Refund 0\n6 12 3 Refund 0\n7 10 5 Dirty 50<\/strong><\/pre>\n
 Tieni presente che la colonna Reddito<\/b> assume i seguenti valori:<\/span><\/p>\n