{"id":3540,"date":"2023-07-16T23:04:13","date_gmt":"2023-07-16T23:04:13","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-replicano-le-linee\/"},"modified":"2023-07-16T23:04:13","modified_gmt":"2023-07-16T23:04:13","slug":"i-panda-replicano-le-linee","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-replicano-le-linee\/","title":{"rendered":"Come replicare le righe in un pandas dataframe"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per replicare ciascuna riga di un DataFrame panda un numero di volte:<\/span><\/p>\n

 #replicate each row 3 times<\/span>\ndf_new = pd. DataFrame<\/span> ( np.repeat<\/span> ( df.values<\/span> , 3<\/span> ,axis= 0<\/span> ))\n<\/strong><\/pre>\n
 Il numero nel secondo argomento della funzione NumPy ripeti()<\/strong> specifica il numero di volte per replicare ciascuna riga.<\/span><\/p>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: replica di righe in un DataFrame Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che contiene informazioni su vari giocatori di basket:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create dataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],\n                   ' points<\/span> ': [18, 20, 19, 14, 14, 11],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 5],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 B 20 7 8\n2 C 19 7 10\n3 D 14 9 6\n4 E 14 12 6\n5 F 11 5 5\n<\/strong><\/pre>\n
 Possiamo utilizzare la seguente sintassi per replicare ogni riga del DataFrame tre volte:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> numpy as<\/span> np<\/span>\n\n#define new DataFrame as original DataFrame with each row repeated 3 times\n<\/span>df_new = pd. DataFrame<\/span> ( np.repeat<\/span> ( df.values<\/span> , 3<\/span> ,axis= 0<\/span> ))\n\n#assign column names of original DataFrame to new DataFrame\n<\/span>df_new. columns<\/span> = df. columns<\/span>\n\n#view new DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df_new)\n\n   team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 A 18 5 11\n2 A 18 5 11\n3 B 20 7 8\n4 B 20 7 8\n5 B 20 7 8\n6 C 19 7 10\n7 C 19 7 10\n8 C 19 7 10\n9 D 14 9 6\n10 D 14 9 6\n11 D 14 9 6\n12 E 14 12 6\n13 E 14 12 6\n14 E 14 12 6\n15 F 11 5 5\n16 F 11 5 5\n17 F 11 5 5<\/strong><\/pre>\n
 Il nuovo DataFrame contiene ciascuna delle righe del DataFrame originale, replicate tre volte ciascuna.<\/span><\/p>\n
 Da notare che anche i valori dell’indice sono stati reimpostati.<\/span><\/p>\n
 I valori dell’indice ora vanno da 0 a 17.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa per la funzione NumPy Repeat()<\/strong> 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 trovare la differenza tra due colonne<\/a>
 Panda: come trovare la differenza tra due linee<\/a>
 Panda: come ordinare le colonne per nome<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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