{"id":4074,"date":"2023-07-13T19:04:59","date_gmt":"2023-07-13T19:04:59","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/filtro-panda-nellelenco\/"},"modified":"2023-07-13T19:04:59","modified_gmt":"2023-07-13T19:04:59","slug":"filtro-panda-nellelenco","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/filtro-panda-nellelenco\/","title":{"rendered":"Panda: come filtrare le righe in base ai valori in un elenco"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per filtrare le righe in un DataFrame panda che contengono un valore in un elenco:<\/span><\/p>\n

 df[df[' team<\/span> ']. isin<\/span> ([' A<\/span> ',' B<\/span> ',' D<\/span> '])]\n<\/strong><\/pre>\n
 Questo particolare esempio filtrer\u00e0 DataFrame per contenere solo le righe in cui la colonna Team<\/strong> \u00e8 uguale al valore A<\/strong> , B<\/strong> o D.<\/strong><\/span><\/p>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: filtrare Pandas DataFrame in base ai valori dell’elenco<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che contiene informazioni su vari giocatori di basket:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D', 'D'],\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 B 19 7 10\n3 B 14 9 6\n4 C 14 12 6\n5 C 11 9 5\n6 D 20 9 9\n7 D 28 4 12\n<\/strong><\/pre>\n
 Supponiamo ora di voler filtrare DataFrame per contenere solo righe il cui valore nella colonna team<\/strong> \u00e8 uguale ad A<\/strong> , B<\/strong> o D.<\/strong><\/span><\/p>\n
 Possiamo usare la seguente sintassi per fare ci\u00f2:<\/span><\/p>\n
 #filter for rows where team is equal to 'A', 'B' or 'D'\n<\/span>df[df[' team<\/span> ']. isin<\/span> ([' A<\/span> ',' B<\/span> ',' D<\/span> '])]\n\n\tteam points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 to 22 7 8\n2 B 19 7 10\n3 B 14 9 6\n6 D 20 9 9\n7 D 28 4 12<\/strong><\/pre>\n
 Tieni presente che il DataFrame filtrato contiene solo righe in cui il valore nella colonna Team<\/strong> \u00e8 uguale ad A<\/strong> , B<\/strong> o D.<\/strong><\/span><\/p>\n
 Tieni inoltre presente che puoi utilizzare la funzione isin()<\/strong> per filtrare in base a valori numerici.<\/span><\/p>\n
 Ad esempio, possiamo utilizzare il seguente codice per filtrare le righe in cui la colonna assist<\/strong> \u00e8 uguale a 5<\/strong> o 9<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #filter for rows where assists is equal to 5 or 9\n<\/span>df[df[' assists<\/span> ']. isin<\/span> ([ 5,9<\/span> ]<\/span> )]\n\n\n        team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n3 B 14 9 6\n5 C 11 9 5\n6 D 20 9 9<\/strong><\/pre>\n
 Tieni presente che il DataFrame filtrato contiene solo righe con un valore nella colonna assists<\/b> uguale a 5<\/strong> o 9<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa per la funzione panda isin()<\/strong> qui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
 I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni nei panda:<\/span><\/p>\n
 Panda: come aggiungere un filtro alla tabella pivot<\/a>
 Panda: come filtrare \u201cNon contiene\u201d<\/a>
 Panda: come filtrare le righe contenenti una stringa specifica<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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