<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per ottenere righe da un DataFrame panda che non si trovano in un altro DataFrame:<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere i seguenti due DataFrames panda:<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare la seguente sintassi per unire i due DataFrame e creare una colonna indicatore per indicare quali righe appartengono a ciascun DataFrame:<\/span><\/span><\/p>\n Possiamo quindi utilizzare la seguente sintassi per ottenere solo le righe dal primo DataFrame che non si trovano nel secondo DataFrame:<\/span><\/span><\/p>\n Infine, possiamo rimuovere la colonna _merge<\/strong> se vogliamo:<\/span><\/p>\n Il risultato \u00e8 un DataFrame in cui tutte le righe esistono nel primo DataFrame ma non nel secondo DataFrame.<\/span><\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Come aggiungere una colonna da un DataFrame a un altro in Pandas<\/a> \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per ottenere righe da un DataFrame panda che non si trovano in un altro DataFrame: #merge two DataFrames and create indicator column df_all = df1. merge ( df2.drop_duplicates (), on=[‘ col1 ‘,’ col2 ‘], how=’ left ‘, indicator= True ) #create DataFrame with rows that exist in […]<\/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 #merge two DataFrames and create indicator column<\/span>\ndf_all = df1. merge<\/span> ( df2.drop_duplicates<\/span> (), on=[' col1<\/span> ',' col2<\/span> '],\n how=' left<\/span> ', indicator= True<\/span> )\n\n#create DataFrame with rows that exist in first DataFrame only<\/span>\ndf1_only = df_all[df_all[' _merge<\/span> '] == ' left_only<\/span> ']<\/strong><\/pre>\n Esempio: ottenere righe in un DataFrame Pandas che non si trovano in un altro DataFrame<\/strong><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create first DataFrame\ndf1 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], \n ' points<\/span> ': [12, 15, 22, 29, 24]}) \n\nprint<\/span> (df1)\n\n team points\n0 to 12\n1 B 15\n2 C 22\n3 D 29\n4 E 24\n\n#create second DataFrame\n<\/span>df2 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'D', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [12, 29, 15, 19, 10]})\n\nprint<\/span> (df2)\n\n team points\n0 to 12\n1 D 29\n2 F 15\n3 G 19\n4:10 a.m.\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #merge two DataFrames and create indicator column\n<\/span>df_all = df1. merge<\/span> ( df2.drop_duplicates<\/span> (), on=[' team<\/span> ',' points<\/span> '],\n how=' left<\/span> ', indicator= True<\/span> )\n\n#view result\n<\/span>print<\/span> (df_all)<\/strong><\/pre>\n #create DataFrame with rows that exist in first DataFrame only\n<\/span>df1_only = df_all[df_all[' _merge<\/span> '] == ' left_only<\/span> ']\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df1_only)\n\n team points _merge\n1 B 15 left_only\n2 C 22 left_only\n4 E 24 left_only\n<\/strong><\/pre>\n #drop '_merge' column\n<\/span>df1_only = df1_only. drop<\/span> (' _merge<\/span> ', axis= 1<\/span> )\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df1_only)\n\n team points\n1 B 15\n2 C 22\n4 E 24<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come modificare l’ordine delle colonne in Pandas<\/a>
Come ordinare le colonne per nome in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"