{"id":4091,"date":"2023-07-13T16:22:42","date_gmt":"2023-07-13T16:22:42","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-leggono-le-celle-di-unione-di-excel\/"},"modified":"2023-07-13T16:22:42","modified_gmt":"2023-07-13T16:22:42","slug":"i-panda-leggono-le-celle-di-unione-di-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-leggono-le-celle-di-unione-di-excel\/","title":{"rendered":"Panda: come leggere un file excel con celle unite"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Quando leggi un file Excel con celle unite in un DataFrame panda, le celle unite verranno automaticamente riempite con valori NaN.<\/span><\/p>\n

Il modo pi\u00f9 semplice per inserire questi valori NaN dopo aver importato il file \u00e8 utilizzare la funzione pandas fillna()<\/strong> come segue:<\/span><\/p>\n

 df = df. fillna<\/span> (method=' ffill<\/span> ', axis= 0<\/span> )<\/strong><\/pre>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: leggere un file Excel con celle unite in Panda<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Supponiamo di avere il seguente file Excel chiamato merged_data.xlsx<\/strong> che contiene informazioni su vari giocatori di basket:<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Si noti che i valori nella colonna Team<\/strong> vengono uniti.<\/span><\/p>\n
 I giocatori da A a D appartengono ai Mavericks mentre i giocatori da E a H appartengono ai Rockets.<\/span><\/p>\n
 Supponiamo di utilizzare la funzione read_excel()<\/strong> per leggere questo file Excel in un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#import Excel fie\n<\/span>df = pd. read_excel<\/span> (' merged_data.xlsx<\/span> ' )<\/strong>\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n        Team Player Points Assists\n0 Mavericks A 22 4\n1 NaN B 29 4\n2 NaN C 45 3\n3 NaN D 30 7\n4 Rockets E 29 8\n5 NaN F 16 6\n6 NaN G 25 9\n7 NaN H 20 12\n<\/b><\/pre>\n
 Per impostazione predefinita, i panda riempiono le celle unite con valori NaN.<\/span><\/span><\/p>\n
 Per riempire ciascuno di questi valori NaN con i nomi delle squadre, possiamo utilizzare la funzione fillna()<\/strong> come segue:<\/span><\/p>\n
 #fill in NaN values with team names\n<\/span>df = df. fillna<\/span> (method=' ffill<\/span> ', axis= 0<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n        Team Player Points Assists\n0 Mavericks A 22 4\n1 Mavericks B 29 4\n2 Mavericks C 45 3\n3 Mavericks D 30 7\n4 Rockets E 29 8\n5 Rockets F 16 6\n6 Rockets G 25 9\n7 Rockets M 20 12<\/b><\/pre>\n
 Tieni presente che ciascuno dei valori NaN \u00e8 stato popolato con il nome della squadra appropriato.<\/span><\/p>\n
 Tieni presente che l’argomento axis=0<\/strong> dice ai panda di riempire verticalmente i valori NaN.<\/span><\/p>\n
 Per riempire i valori NaN orizzontalmente nelle colonne, puoi specificare axis=1<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa della funzione pandas fillna()<\/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 saltare le righe durante la lettura di un file Excel<\/a>
 Panda: come specificare i tipi durante l’importazione di un file Excel<\/a>
 Panda: come combinare pi\u00f9 fogli Excel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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