<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per verificare se esiste un particolare valore in una colonna di un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Metodo 1: controlla se \u00e8 presente un valore nella colonna<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: controlla se nella colonna sono presenti pi\u00f9 valori<\/strong><\/span><\/p>\n I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con il seguente DataFrame:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come verificare se il valore 22<\/strong> esiste nella colonna dei punti<\/strong> :<\/span><\/p>\n L’output restituisce True<\/strong> , che ci dice che il valore 22<\/strong> esiste nella colonna dei punti<\/strong> .<\/span><\/p>\n Possiamo anche usare la stessa sintassi con le colonne stringa.<\/span><\/p>\n Ad esempio, il codice seguente mostra come verificare se la stringa “J” esiste nella colonna del team<\/strong> :<\/span><\/p>\n L’output restituisce False<\/strong> , che ci dice che la stringa “J” non esiste nella colonna Team<\/b> .<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come verificare se uno qualsiasi dei valori nell’elenco [44, 45, 22] esiste nella colonna dei punti<\/strong> :<\/span><\/p>\n L’output restituisce True<\/strong> , che ci dice che almeno uno dei valori nell’elenco [44, 45, 22] esiste nella colonna dei punti<\/strong> del DataFrame.<\/span><\/p>\n Possiamo anche usare la stessa sintassi con le colonne stringa.<\/span><\/p>\n Ad esempio, il codice seguente mostra come verificare se esiste una stringa dall’elenco [‘J’, ‘K’, ‘L’] nella colonna del team<\/strong> :<\/span><\/p>\n L’output restituisce False<\/strong> , che ci dice che nessuna delle stringhe nell’elenco esiste nella colonna del team<\/b> .<\/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 esiste un particolare valore in una colonna di un DataFrame panda: Metodo 1: controlla se \u00e8 presente un valore nella colonna 22 in df[‘ my_column ‘]. values Metodo 2: controlla se nella colonna sono presenti pi\u00f9 valori df[‘ my_column ‘]. isin ([44, 45, 22]). any () […]<\/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 22 in<\/span> df[' my_column<\/span> ']. values<\/span><\/strong><\/pre>\n df[' my_column<\/span> ']. isin<\/span> ([44, 45, 22]). any<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 B 22 7 8\n2 C 19 7 10\n3 D 14 9 6\n4 E 14 12 6\n5 F 11 9 5\n6 G 20 9 9\n7:28 4 12<\/strong><\/pre>\n Esempio 1: controlla se c’\u00e8 un valore nella colonna<\/strong><\/span><\/h2>\n
#check if 22 exists in the 'points' column<\/span>\n22 in<\/span> df[' points<\/span> ']. values<\/span>\n\nTrue<\/strong><\/pre>\n #check if 'J' exists in the 'team' column<\/span>\n'J' in<\/span> df[' team<\/span> ']. values<\/span>\n\nFalse<\/strong><\/pre>\n Esempio 2: controlla se nella colonna esiste uno dei valori multipli<\/strong><\/span><\/h2>\n
#check if 44, 45 or 22 exist in the 'points' column<\/span>\ndf[' points<\/span> ']. isin<\/span> ([44, 45, 22]). any<\/span> ()\n\nTrue<\/strong><\/pre>\n #check if J, K, or L exists in the 'team' column<\/span>\ndf[' team<\/span> ']. isin<\/span> ([' J<\/span> ',' K<\/span> ',' L<\/span> ']). any<\/span> () \nFalse<\/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":"