<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per aggiungere una stringa a ciascun valore in una colonna di un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Metodo 1: aggiungi una stringa a ciascun valore nella colonna<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: aggiungi una stringa a ciascun valore nella colonna in base alla condizione<\/strong><\/span><\/p>\n I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con i seguenti DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come aggiungere la stringa “team_” a ciascun valore nella colonna team<\/strong> :<\/span><\/p>\n Tieni presente che il prefisso “team_” \u00e8 stato aggiunto a ciascun valore nella colonna team<\/strong> .<\/span><\/span><\/p>\n Puoi anche utilizzare la seguente sintassi per aggiungere “_team” come suffisso a ciascun valore nella colonna della squadra<\/strong> :<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come aggiungere il prefisso “team_” a ciascun valore nella colonna team<\/strong> in cui il valore \u00e8 uguale a “A”:<\/span><\/p>\n Tieni presente che il prefisso “team_” \u00e8 stato aggiunto solo ai valori nella colonna team<\/strong> il cui valore era uguale ad “A”.<\/span><\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Panda: come selezionare colonne contenenti una stringa specifica<\/a> \u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per aggiungere una stringa a ciascun valore in una colonna di un DataFrame panda: Metodo 1: aggiungi una stringa a ciascun valore nella colonna df[‘ my_column ‘] = ‘ some_string ‘ + df[‘ my_column ‘]. astype (str) Metodo 2: aggiungi una stringa a ciascun valore nella colonna in base […]<\/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> '] = ' some_string<\/span> ' + df[' my_column<\/span> ']. astype<\/span> (str)\n<\/strong><\/pre>\n #define condition\n<\/span>mask = (df[' my_column<\/span> '] == ' A<\/span> ')\n\n#add string to values in column equal to 'A'\n<\/span>df. loc<\/span> [mask, ' my_column<\/span> '] = ' some_string<\/span> ' + df[' my_column<\/span> ']. astype<\/span> (str)\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\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 to 22 7 8\n2 A 19 7 10\n3 A 14 9 6\n4 B 14 12 6\n5 B 11 9 5\n6 B 20 9 9\n7 B 28 4 12\n<\/strong><\/pre>\n Esempio 1: aggiungi una stringa a ciascun valore nella colonna<\/strong><\/span><\/h2>\n
#add string 'team_' to each value in team column\n<\/span>df[' team<\/span> '] = ' team_<\/span> ' + df[' team<\/span> ']. astype<\/span> (str)\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists rebounds\n0 team_A 18 5 11\n1 team_B 22 7 8\n2 team_C 19 7 10\n3 team_D 14 9 6\n4 team_E 14 12 6\n5 team_F 11 9 5\n6 team_G 20 9 9\n7 team_H 28 4 12<\/strong><\/pre>\n #add suffix 'team_' to each value in team column\n<\/span>df[' team<\/span> '] = df[' team<\/span> ']. astype<\/span> (str) + ' _team<\/span> '\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists rebounds\n0 A_team 18 5 11\n1 A_team 22 7 8\n2 A_team 19 7 10\n3 A_team 14 9 6\n4 B_team 14 12 6\n5 B_team 11 9 5\n6 B_team 20 9 9\n7 B_team 28 4 12\n<\/strong><\/pre>\n Esempio 2: aggiungi una stringa a ciascun valore in una colonna in base alla condizione<\/strong><\/span><\/h2>\n
#define condition\nmask = (df[' team<\/span> '] == ' A<\/span> ')\n\n#add string 'team_' to values that meet the condition\n<\/span>df. loc<\/span> [mask, ' team<\/span> '] = ' team_<\/span> ' + df[' team<\/span> ']. astype<\/span> (str)\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists rebounds\n0 team_A 18 5 11\n1 team_A 22 7 8\n2 team_A 19 7 10\n3 team_A 14 9 6\n4 B 14 12 6\n5 B 11 9 5\n6 B 20 9 9\n7 B 28 4 12<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Panda: come selezionare le righe che non iniziano con una stringa<\/a>
Panda: come verificare se la colonna contiene una stringa<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"