<\/p>\n
Puoi utilizzare la seguente sintassi in panda per assegnare valori a una colonna in base ai valori di un’altra colonna:<\/span><\/p>\n Questa particolare sintassi creer\u00e0 una nuova colonna denominata \u201cnew\u201d che assumer\u00e0 i seguenti valori:<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che contiene informazioni su vari giocatori di basket:<\/span><\/p>\n Supponiamo ora di voler creare una nuova colonna chiamata city<\/strong> i cui valori dipendono dal valore corrispondente nella colonna team<\/strong> .<\/span><\/span><\/p>\n Possiamo usare la seguente sintassi per fare questo:<\/span><\/p>\n Questa particolare sintassi ha creato una nuova colonna chiamata city<\/strong> che assume i seguenti valori:<\/span><\/p>\n Tieni presente che in questo esempio abbiamo utilizzato una stringa vuota dopo l’ultima istruzione else<\/strong> per lasciare semplicemente vuoti i valori che non soddisfacevano alcuna condizione.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Panda: ottieni l’indice delle righe la cui colonna corrisponde al valore<\/a> Puoi utilizzare la seguente sintassi in panda per assegnare valori a una colonna in base ai valori di un’altra colonna: df[‘ new ‘] = df[‘ col ‘]. map ( lambda x: ‘ new1 ‘ if ‘ A ‘ in x else ‘ new2 ‘ if ‘ B ‘ in x else ”) Questa particolare sintassi […]<\/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[' new<\/span> '] = df[' col<\/span> ']. map<\/span> ( lambda<\/span> x: ' new1<\/span> ' if<\/span> ' A<\/span> ' in<\/span> x else<\/span> ' new2<\/span> ' if<\/span> ' B<\/span> ' in<\/span> x else<\/span> '')\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Esempio: utilizzo di una formula per “Se valore nella colonna allora” in Panda<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],\n ' points<\/span> ': [14, 22, 25, 34, 30, 12, 10, 18]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points\n0 to 14\n1 to 22\n2 to 25\n3 to 34\n4 B 30\n5 B 12\n6 C 10\n7 C 18\n<\/b><\/pre>\n #create new column called city whose values depend on values in team column\n<\/span>df[' city<\/span> '] = df[' team<\/span> ']. map<\/span> ( lambda<\/span> x: ' Atlanta<\/span> ' if<\/span> ' A<\/span> ' in<\/span> x else<\/span> ' Boston<\/span> ' if<\/span> ' B<\/span> ' in<\/span> x else<\/span> '')\n\n#view updated DataFrame \n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points city\n0 A 14 Atlanta\n1 to 22 Atlanta\n2 to 25 Atlanta\n3 to 34 Atlanta\n4 B 30 Boston\n5 B 12 Boston\n6 C 10 \n7 C 18 \n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Panda: come selezionare colonne contenenti una stringa specifica<\/a>
Panda: come verificare se la colonna contiene una stringa<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"