<\/p>\n
Spesso potresti voler aggiornare i valori di una colonna di un DataFrame panda utilizzando i valori di un altro DataFrame.<\/span><\/span><\/p>\n Fortunatamente, questo \u00e8 facile da fare utilizzando la funzione merge()<\/strong> in Pandas.<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come eseguire questa operazione.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che contiene informazioni su vari giocatori di basket:<\/span><\/p>\n Supponiamo ora che i valori della colonna helper<\/strong> non vengano aggiornati in questo DataFrame.<\/span><\/p>\n Tuttavia, supponiamo di avere il seguente secondo DataFrame con valori aggiornati per la colonna helper<\/strong> :<\/span><\/p>\n Possiamo utilizzare la seguente sintassi per aggiornare i valori della colonna helper<\/strong> del primo DataFrame utilizzando i valori della colonna helper<\/strong> del secondo DataFrame:<\/span><\/p>\n Tieni presente che i valori della colonna helper<\/strong> del primo DataFrame sono stati aggiornati utilizzando i valori della colonna helper<\/strong> del secondo DataFrame.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Come rimuovere la prima riga in Pandas DataFrame<\/a> Spesso potresti voler aggiornare i valori di una colonna di un DataFrame panda utilizzando i valori di un altro DataFrame. Fortunatamente, questo \u00e8 facile da fare utilizzando la funzione merge() in Pandas. L’esempio seguente mostra come eseguire questa operazione. Esempio: aggiorna i valori delle colonne in Pandas DataFrame in base a un altro DataFrame Supponiamo […]<\/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 Esempio: aggiorna i valori delle colonne in Pandas DataFrame in base a un altro DataFrame<\/strong><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df1 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df1)\n\n team points assists\n0 to 18 0\n1 B 22 0\n2 C 19 0\n3 D 14 1\n4 E 14 0\n5 F 11 0\n6 G 20 0\n7:28 a.m. 1<\/strong><\/pre>\n #create second DataFrame\n<\/span>df2 = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [8, 7, 7, 4, 9, 12, 3, 5]})\n\n#view second DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df2)\n\n team points assists\n0 to 18 8\n1 B 22 7\n2 C 19 7\n3 D 14 4\n4 E 14 9\n5 F 11 12\n6 G 20 3\n7:28 5\n<\/strong><\/pre>\n #merge two DataFrames\n<\/span>df1 = df1. merge<\/span> (df2, on=' team<\/span> ', how=' left<\/span> ')\n\n#drop original DataFrame columns\n<\/span>df1. drop<\/span> ([' points_x<\/span> ', ' assists_x<\/span> '], inplace= True<\/span> , axis= 1<\/span> )\n\n#rename columns\n<\/span>df1. rename<\/span> (columns={' points_y<\/span> ': ' points<\/span> ', ' assists_y<\/span> ': ' assists<\/span> '}, inplace= True<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df1)\n\n team points assists\n0 to 18 8\n1 B 22 7\n2 C 19 7\n3 D 14 4\n4 E 14 9\n5 F 11 12\n6 G 20 3\n7:28 5\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come rimuovere la prima colonna in Pandas DataFrame<\/a>
Come rimuovere le colonne duplicate in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"