<\/p>\n
Il metodoassign()<\/strong> pu\u00f2 essere utilizzato per aggiungere nuove colonne a un DataFrame panda.<\/span><\/p>\n Questo metodo utilizza la seguente sintassi di base:<\/span><\/p>\n \u00c8 importante notare che questo metodo visualizzer\u00e0 solo il nuovo DataFrame sulla console, ma non modificher\u00e0 effettivamente il DataFrame originale.<\/span><\/p>\n Per modificare il DataFrame originale, dovrai memorizzare i risultati del metodoassign ()<\/strong> in una nuova variabile.<\/span><\/p>\n I seguenti esempi mostrano come utilizzare il metodoassign ()<\/strong> in diversi modi con i seguenti DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare il metodoassign()<\/strong> per aggiungere una nuova variabile al DataFrame denominata points2<\/strong> i cui valori sono uguali ai valori della colonna points<\/strong> moltiplicati per due:<\/span><\/p>\n Tieni presente che questo metodoassign()<\/strong> non modifica il DataFrame originale.<\/span><\/span><\/p>\n Se stampiamo il DataFrame originale, vedremo che rimane invariato:<\/span><\/p>\n Per salvare i risultati del metodoassign ()<\/strong> , possiamo memorizzare i risultati in un nuovo DataFrame:<\/span><\/p>\n Il nuovo DataFrame chiamato df_new<\/strong> ora contiene la colonna points2<\/strong> che abbiamo creato.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come utilizzare il metodoassign()<\/strong> per aggiungere tre nuove variabili al DataFrame:<\/span><\/p>\n Tieni presente che tre nuove colonne sono state aggiunte a DataFrame.<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa del metodo pandaassign()<\/strong> qui<\/a> .<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come utilizzare altre funzioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Come utilizzare la funzione description() in Panda<\/a> Il metodoassign() pu\u00f2 essere utilizzato per aggiungere nuove colonne a un DataFrame panda. Questo metodo utilizza la seguente sintassi di base: df. assign (new_column = values) \u00c8 importante notare che questo metodo visualizzer\u00e0 solo il nuovo DataFrame sulla console, ma non modificher\u00e0 effettivamente il DataFrame originale. Per modificare il DataFrame originale, dovrai memorizzare i risultati […]<\/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. assign<\/span> (new_column = values)\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#define DataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})<\/span>\n\n#view DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n points assists rebounds\n0 25 5 11\n1 12 7 8\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 6\n5 23 9 5\n6 25 9 9\n7 29 4 12<\/strong><\/pre>\n Esempio 1: assegnare una nuova variabile a DataFrame<\/strong><\/span><\/h2>\n
#add new variable called points2\ndf. assign<\/span> (points2 = df.points<\/span> * 2<\/span> )<\/span>\n\n points<\/span> assists rebounds<\/span> points2\n0 25<\/span> 5<\/span> 11 50\n1 12<\/span> 7<\/span> 8 24\n2 15<\/span> 7<\/span> 10 30\n3 14<\/span> 9<\/span> 6 28\n4 19<\/span> 12<\/span> 6<\/span> 38\n5 23<\/span> 9<\/span> 5 46\n6 25<\/span> 9<\/span> 9 50\n7 29<\/span> 4<\/span> 12 58\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #print original DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n points assists rebounds\n0 25 5 11\n1 12 7 8\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 6\n5 23 9 5\n6 25 9 9\n7 29 4 12\n<\/strong><\/pre>\n #add new variable called points2 and save results in new DataFrame\ndf. assign<\/span> (points2 = df.points<\/span> * 2<\/span> )\n\n#view new DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df_new)\n\n points assists rebounds points2\n0 25 5 11 50\n1 12 7 8 24\n2 15 7 10 30\n3 14 9 6 28\n4 19 12 6 38\n5 23 9 5 46\n6 25 9 9 50\n7 29 4 12 58\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Esempio 2: assegnare pi\u00f9 nuove variabili a DataFrame<\/strong><\/span><\/h2>\n
#add three new variables to DataFrame and store results in new DataFrame<\/span>\ndf_new = df. assign<\/span> (points2 = df. points<\/span> * 2<\/span> ,\n assists_rebs = df. assists<\/span> + df. rebounds<\/span> ,\n conference = ' Western<\/span> ')\n\n#view new DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df_new)\n\n points assists rebounds points2 assists_rebs conference\n0 25 5 11 50 16 Western\n1 12 7 8 24 15 Western\n2 15 7 10 30 17 Western\n3 14 9 6 28 15 Western\n4 19 12 6 38 18 Western\n5 23 9 5 46 14 Western\n6 25 9 9 50 18 Western\n7 29 4 12 58 16 Western\n<\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come utilizzare la funzione idxmax() in Panda<\/a>
Come applicare una funzione alle colonne selezionate in Pandas<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"