<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per creare una colonna in un DataFrame panda se non esiste gi\u00e0:<\/span><\/p>\n Questa particolare sintassi crea una nuova colonna chiamata my_column<\/strong> se non esiste gi\u00e0 nel DataFrame ed \u00e8 definita come il prodotto delle colonne esistenti col1<\/strong> e col2<\/strong> .<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:<\/span><\/p>\n Ora diciamo di provare ad aggiungere una colonna chiamata prezzo<\/strong> se non esiste gi\u00e0 e di definirla come una colonna in cui ogni valore \u00e8 100:<\/span><\/p>\n Poich\u00e9 esiste gi\u00e0 una colonna chiamata prezzo<\/strong> , panda semplicemente non la aggiunge al DataFrame.<\/span><\/span><\/p>\n Tuttavia, diciamo di provare ad aggiungere una nuova colonna chiamata revenue<\/strong> se non esiste gi\u00e0 e di definirla come una colonna in cui i valori sono il prodotto delle colonne sales e price:<\/span><\/p>\n Questa colonna delle entrate<\/strong> viene aggiunta a DataFrame perch\u00e9 non esiste gi\u00e0.<\/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 la seguente sintassi di base per creare una colonna in un DataFrame panda se non esiste gi\u00e0: df[‘ my_column ‘] = df. get (‘ my_column ‘, df[‘ col1 ‘] * df[‘ col2 ‘]) Questa particolare sintassi crea una nuova colonna chiamata my_column se non esiste gi\u00e0 nel DataFrame ed \u00e8 definita come […]<\/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[' my_column<\/span> '] = df. get<\/span> (' my_column<\/span> ', df[' col1<\/span> '] * df[' col2<\/span> '])<\/strong> \n<\/pre>\n Esempio: crea una colonna in Pandas se non esiste<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' day<\/span> ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],\n ' sales<\/span> ': [4, 6, 5, 8, 14, 13, 13, 12, 9, 8, 19, 14],\n ' price<\/span> ': [1, 2, 2, 1, 2, 4, 4, 3, 3, 2, 2, 3]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n day sales price\n0 1 4 1\n1 2 6 2\n2 3 5 2\n3 4 8 1\n4 5 14 2\n5 6 13 4\n6 7 13 4\n7 8 12 3\n8 9 9 3\n9 10 8 2\n10 11 19 2\n11 12 14 3\n<\/strong><\/pre>\n #attempt to add column called 'price'\ndf[' price<\/span> '] = df. get<\/span> (' price<\/span> ', 100) \n<\/span>\n#view updated DataFrame\nprint<\/span> (df)\n\n day sales price\n0 1 4 1\n1 2 6 2\n2 3 5 2\n3 4 8 1\n4 5 14 2\n5 6 13 4\n6 7 13 4\n7 8 12 3\n8 9 9 3\n9 10 8 2\n10 11 19 2\n11 12 14 3\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #attempt to add column called 'revenue'\ndf[' revenue<\/span> '] = df. get<\/span> (' revenue<\/span> ', df[' sales<\/span> '] * df[' price<\/span> '])\n<\/span>\n#view updated DataFrame\nprint<\/span> (df)\n\n day sales price revenue\n0 1 4 1 4\n1 2 6 2 12\n2 3 5 2 10\n3 4 8 1 8\n4 5 14 2 28\n5 6 13 4 52\n6 7 13 4 52\n7 8 12 3 36\n8 9 9 3 27\n9 10 8 2 16\n10 11 19 2 38\n11 12 14 3 42\n<\/span><\/span><\/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":"