<\/p>\n
\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi per aggiungere una nuova colonna a un DataFrame panda che indica se ogni riga esiste 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 aggiungere una colonna chiamata esiste<\/strong> al primo DataFrame che indica se ogni valore nella colonna squadra<\/strong> e punti<\/strong> in ogni riga esiste nel secondo DataFrame:<\/span><\/p>\n La nuova colonna esiste<\/strong> indica se ogni valore nella colonna squadra<\/strong> e punti<\/strong> in ogni riga esiste nel secondo DataFrame.<\/span><\/span><\/p>\n Dal risultato possiamo vedere:<\/span><\/p>\n Tieni inoltre presente che puoi specificare valori diversi da True e False nella colonna esistente<\/strong> modificando i valori nella funzione NumPy Where()<\/strong> .<\/span><\/p>\n Ad esempio, puoi invece utilizzare “esiste” e “non esiste” come segue:<\/span><\/p>\n Tieni presente che i valori nella colonna esistente<\/strong> sono stati modificati.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Panda: aggiungi una colonna da un DataFrame a un altro<\/a> \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi per aggiungere una nuova colonna a un DataFrame panda che indica se ogni riga esiste in un altro DataFrame: #merge two DataFrames on specific columns all_df = pd. merge (df1, df2, on=[‘ column1 ‘, ‘ column2 ‘], how=’ left ‘, indicator=’ exists ‘) #drop unwanted columns all_df = all_df. […]<\/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 on specific columns<\/span>\nall_df = pd. merge<\/span> (df1, df2, on=[' column1<\/span> ', ' column2<\/span> '], how=' left<\/span> ', indicator=' exists<\/span> ')\n\n#drop unwanted columns<\/span>\nall_df = all_df. drop<\/span> (' column3<\/span> ', axis= 1<\/span> )\n\n#add column that shows if each row in one DataFrame exists in another<\/span>\nall_df[' exists<\/span> '] = np. where<\/span> (all_df. exists<\/span> == ' both<\/span> ', True<\/span> , False<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n Esempio: controlla se una riga in un Pandas DataFrame esiste in un altro<\/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 ' assists<\/span> ': [4, 7, 7, 10, 12]})\n\nprint<\/span> (df2)\n\n team points assists\n0 to 12 4\n1 D 29 7\n2 F 15 7\n3 G 19 10\n4:10:12\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#merge two dataFrames and add indicator column\n<\/span>all_df = pd. merge<\/span> (df1, df2, on=[' team<\/span> ', ' points<\/span> '], how=' left<\/span> ', indicator=' exists<\/span> ')\n\n#drop assists columns\n<\/span>all_df = all_df. drop<\/span> (' assists<\/span> ', axis= 1<\/span> )\n\n#add column to show if each row in first DataFrame exists in second\n<\/span>all_df[' exists<\/span> '] = np. where<\/span> (all_df. exists<\/span> == ' both<\/span> ', True<\/span> , False<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (all_df)\n\n team points exists\n0 A 12 True\n1 B 15 False\n2 C 22 False\n3 D 29 True\n4 E 24 False\n<\/strong><\/span><\/pre>\n\n
#add column to show if each row in first DataFrame exists in second\n<\/span>all_df[' exists<\/span> '] = np. where<\/span> (all_df. exists<\/span> == ' both<\/span> ', ' exists<\/span> ', ' not exists<\/span> ')<\/span>\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (all_df)\n\n team points exists\n0 to 12 exists\n1 B 15 not exists\n2 C 22 not exists\n3 D 29 exists\n4 E 24 not exists\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Panda: ottieni righe che non si trovano in un altro DataFrame<\/a>
Panda: come verificare se pi\u00f9 colonne sono uguali<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"