<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per rimuovere tutte le righe tranne alcune da un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Metodo 1: elimina tutte le righe tranne quelle con un valore specifico nella colonna<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: elimina tutte le righe tranne quelle contenenti uno dei numerosi valori specifici nella colonna<\/strong><\/span><\/p>\n I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con i seguenti DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare la seguente sintassi per rimuovere tutte le righe tranne quelle con il valore “Mavs” nella colonna squadra<\/strong> :<\/span><\/p>\n Tieni presente che ogni riga \u00e8 stata rimossa, ad eccezione delle righe che hanno il valore “Mavs” nella colonna della squadra<\/strong> .<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare la seguente sintassi per rimuovere tutte le righe tranne quelle con un valore “Mavs” o “Heat” nella colonna squadra<\/strong> :<\/span><\/p>\n Tieni presente che ogni riga \u00e8 stata rimossa, ad eccezione delle righe che hanno un valore “Mavs” o “Heat” nella colonna Team<\/strong> .<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Come rimuovere la prima riga in Pandas DataFrame<\/a> \u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per rimuovere tutte le righe tranne alcune da un DataFrame panda: Metodo 1: elimina tutte le righe tranne quelle con un valore specifico nella colonna #drop all rows except where team column is equal to ‘Mavs’ df = df. query (” team == ‘Mavs’ “) Metodo 2: elimina tutte […]<\/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 #drop all rows except where team column is equal to 'Mavs'<\/span>\ndf = df. query<\/span> (\" team == 'Mavs'<\/span> \")\n<\/strong><\/pre>\n #drop all rows except where team is equal to 'Mavs' or 'Heat'<\/strong><\/span>\ndf = df. query<\/span> (\" team == 'Mavs' | team == 'Heat'<\/span> \")<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['Mavs', 'Mavs', 'Heat', 'Heat', 'Cavs', 'Cavs'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists\n0 Mavs 18 5\n1 Mavs 22 7\n2 Heat 19 7\n3 Heat 14 9\n4 Cavs 14 12\n5 Cavs 11 9<\/strong><\/pre>\n Esempio 1: elimina tutte le righe tranne quelle con un valore specifico nella colonna<\/strong><\/span><\/h2>\n
#drop all rows except where team column is equal to 'Mavs'<\/span>\ndf = df. query<\/span> (\" team == 'Mavs'<\/span> \")\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists\n0 Mavs 18 5\n1 Mavs 22 7<\/strong><\/span><\/pre>\n Esempio 2: elimina tutte le righe tranne quelle contenenti uno dei numerosi valori specifici nella colonna<\/strong><\/span><\/h2>\n
#drop all rows except where team column is equal to 'Mavs'<\/span>\ndf = df. query<\/span> (\" team == 'Mavs' | team == 'Heat'<\/span> \")\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists\n0 Mavs 18 5\n1 Mavs 22 7\n2 Heat 19 7\n3 Heat 14 9<\/strong><\/span><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come rimuovere la prima colonna in Pandas DataFrame<\/a>
Come rimuovere le colonne duplicate in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"