{"id":4247,"date":"2023-07-12T13:48:34","date_gmt":"2023-07-12T13:48:34","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/pandas-dropna-una-colonna-specifica\/"},"modified":"2023-07-12T13:48:34","modified_gmt":"2023-07-12T13:48:34","slug":"pandas-dropna-una-colonna-specifica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/pandas-dropna-una-colonna-specifica\/","title":{"rendered":"Panda: come usare dropna() con colonne specifiche"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u00c8 possibile utilizzare la funzione dropna()<\/strong> con l’argomento subset<\/strong> per rimuovere righe da un DataFrame panda che contengono valori mancanti in colonne specifiche.<\/span><\/p>\n

Ecco i modi pi\u00f9 comuni per utilizzare questa funzionalit\u00e0 nella pratica:<\/span><\/p>\n

Metodo 1: rimuovi le righe con valori mancanti in una colonna specifica<\/strong><\/span><\/p>\n

 df. dropna<\/span> (subset = [' column1<\/span> '], inplace= True<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 Metodo 2: rimuovi le righe con valori mancanti in una delle numerose colonne specifiche<\/strong><\/span><\/p>\n
 df. dropna<\/span> (subset = [' column1<\/span> ', ' column2<\/span> ', ' column3<\/span> '], inplace= True<\/span> )<\/strong><\/pre>\n
 I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con i seguenti DataFrame panda:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n                   ' points<\/span> ': [18, np.nan, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n                   ' assists<\/span> ': [5, np.nan, np.nan, 9, 12, 9, 9, 4],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, np.nan]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points assists rebounds\n0 A 18.0 5.0 11.0\n1 B NaN NaN 8.0\n2 C 19.0 NaN 10.0\n3D 14.0 9.0 6.0\n4 E 14.0 12.0 6.0\n5 F 11.0 9.0 5.0\n6G 20.0 9.0 9.0\n7H 28.0 4.0 NaN\n<\/strong><\/pre>\n
 Esempio 1: rimuovi le righe con valori mancanti in una colonna specifica<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Possiamo utilizzare la seguente sintassi per rimuovere le righe con valori mancanti nella colonna “assistions”:<\/span><\/p>\n
 #drop rows with missing values in 'assists' column\n<\/span>df. dropna<\/span> (subset = [' assists<\/span> '], inplace= True<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points assists rebounds\n0 A 18.0 5.0 11.0\n3D 14.0 9.0 6.0\n4 E 14.0 12.0 6.0\n5 F 11.0 9.0 5.0\n6G 20.0 9.0 9.0\n7H 28.0 4.0 NaN<\/strong><\/pre>\n
 Da notare che le due righe con valori mancanti nella colonna “Assist” sono state entrambe rimosse dal DataFrame.<\/span><\/p>\n
 Tieni inoltre presente che l’ultima riga del DataFrame viene mantenuta anche se ha un valore mancante perch\u00e9 il valore mancante non \u00e8 nella colonna “aiuta”.<\/span><\/p>\n
 Esempio 2: rimuovere le righe con valori mancanti in una delle numerose colonne specifiche<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Possiamo utilizzare la seguente sintassi per rimuovere righe con valori mancanti nelle colonne “punti” o<\/strong> “rimbalzi”:<\/span><\/p>\n
 #drop rows with missing values in 'points' or 'rebounds' column\n<\/span>df. dropna<\/span> (subset = [' points<\/span> ', ' rebounds<\/span> '], inplace= True<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points assists rebounds\n0 A 18.0 5.0 11.0\n2 C 19.0 NaN 10.0\n3D 14.0 9.0 6.0\n4 E 14.0 12.0 6.0\n5 F 11.0 9.0 5.0\n6G 20.0 9.0 9.0<\/strong><\/pre>\n
 Da notare che le due righe con valori mancanti nelle colonne “punti” o<\/strong> “rimbalzi” sono state rimosse dal DataFrame.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa per la funzione panda dropna()<\/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 reimpostare l’indice dopo aver utilizzato dropna()<\/a>
 Panda: come rimuovere colonne con valori NaN<\/a>
 Panda: come eliminare righe in base a pi\u00f9 condizioni<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u00c8 possibile utilizzare la funzione dropna() con l’argomento subset per rimuovere righe da un DataFrame panda che contengono valori mancanti in colonne specifiche. 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