{"id":894,"date":"2023-07-28T09:46:04","date_gmt":"2023-07-28T09:46:04","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/lascia-cadere-i-panda\/"},"modified":"2023-07-28T09:46:04","modified_gmt":"2023-07-28T09:46:04","slug":"lascia-cadere-i-panda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/lascia-cadere-i-panda\/","title":{"rendered":"Come eliminare righe con valori nan in pandas"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Spesso potresti voler rimuovere righe contenenti valori NaN in un DataFrame panda. Fortunatamente, questo \u00e8 facile da fare utilizzando la funzione dropna()<\/a> di panda.<\/span><\/p>\n

Questo tutorial mostra diversi esempi di utilizzo di questa funzione sui seguenti DataFrame panda:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> scipy.stats as<\/span> stats\n\n#create DataFrame with some NaN values<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'rating': [np.nan, 85, np.nan, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],\n                   'points': [np.nan, 25, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],\n                   'assists': [5, 7, 7, np.nan, 5, 7, 6, 9, 9, 5],\n                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\n        rating points assists rebounds\n0 NaN NaN 5.0 11\n1 85.0 25.0 7.0 8\n2 NaN 14.0 7.0 10\n3 88.0 16.0 NaN 6\n4 94.0 27.0 5.0 6\n5 90.0 20.0 7.0 9\n6 76.0 12.0 6.0 6\n7 75.0 15.0 9.0 10\n8 87.0 14.0 9.0 10\n9 86.0 19.0 5.0 7\n<\/strong><\/pre>\n
 Esempio 1: Elimina righe con valori NaN<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Possiamo usare la seguente sintassi per rimuovere tutte le righe contenenti valori<\/em> NaN:<\/span><\/p>\n
 df. dropna<\/span> ()\n\n\trating points assists rebounds\n1 85.0 25.0 7.0 8\n4 94.0 27.0 5.0 6\n5 90.0 20.0 7.0 9\n6 76.0 12.0 6.0 6\n7 75.0 15.0 9.0 10\n8 87.0 14.0 9.0 10\n9 86.0 19.0 5.0 7\n<\/strong><\/pre>\n
 Esempio 2: rimuovere le righe con tutti i valori NaN<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Possiamo utilizzare la seguente sintassi per rimuovere tutte le righe contenenti tutti<\/em> i valori NaN in ciascuna colonna:<\/span><\/p>\n
 df. dropna<\/span> (how=' all<\/span> ') \n\n        rating points assists rebounds\n0 NaN NaN 5.0 11\n1 85.0 25.0 7.0 8\n2 NaN 14.0 7.0 10\n3 88.0 16.0 NaN 6\n4 94.0 27.0 5.0 6\n5 90.0 20.0 7.0 9\n6 76.0 12.0 6.0 6\n7 75.0 15.0 9.0 10\n8 87.0 14.0 9.0 10\n9 86.0 19.0 5.0 7\n<\/strong><\/pre>\n
 Non c’erano righe con tutti i valori NaN in questo particolare DataFrame, quindi nessuna riga \u00e8 stata eliminata.<\/span><\/p>\n
 Esempio 3: eliminare le righe al di sotto di una determinata soglia<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Possiamo utilizzare la seguente sintassi per rimuovere tutte le righe che non hanno almeno<\/em> un certo numero di valori non NaN:<\/span><\/p>\n
 df. dropna<\/span> (thresh= 3<\/span> ) \n\n\trating points assists rebounds\n1 85.0 25.0 7.0 8\n2 NaN 14.0 7.0 10\n3 88.0 16.0 NaN 6\n4 94.0 27.0 5.0 6\n5 90.0 20.0 7.0 9\n6 76.0 12.0 6.0 6\n7 75.0 15.0 9.0 10\n8 87.0 14.0 9.0 10\n9 86.0 19.0 5.0 7\n<\/strong><\/pre>\n
 La prima riga del DataFrame originale non conteneva almeno 3 valori non NaN, quindi quella era l’unica riga rimossa.<\/span><\/p>\n
 Esempio 4: elimina una riga con valori Nan in una colonna specifica<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Possiamo utilizzare la seguente sintassi per rimuovere tutte le righe che hanno un valore NaN in una colonna specifica:<\/span><\/p>\n
 df. dropna<\/span> (subset=[' assists<\/span> '])\n\n\trating points assists rebounds\n0 NaN NaN 5.0 11\n1 85.0 25.0 7.0 8\n2 NaN 14.0 7.0 10\n4 94.0 27.0 5.0 6\n5 90.0 20.0 7.0 9\n6 76.0 12.0 6.0 6\n7 75.0 15.0 9.0 10\n8 87.0 14.0 9.0 10\n9 86.0 19.0 5.0 7<\/strong><\/pre>\n
 Esempio 5: reimpostare l’indice dopo aver eliminato le righe con NaN<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Possiamo utilizzare la seguente sintassi per reimpostare l’indice del DataFrame dopo aver eliminato le righe con valori NaN:<\/span><\/p>\n
 #drop all rows that have any NaN values<\/span>\ndf = df. dropna<\/span> ()\n\n#reset index of DataFrame<\/span>\ndf = df. reset_index<\/span> (drop=True)\n\n#view DataFrame<\/span>\ndf\n\n        rating points assists rebounds\n0 85.0 25.0 7.0 8\n1 94.0 27.0 5.0 6\n2 90.0 20.0 7.0 9\n3 76.0 12.0 6.0 6\n4 75.0 15.0 9.0 10\n5 87.0 14.0 9.0 10\n6 86.0 19.0 5.0 77<\/strong><\/pre>\n
 Puoi trovare la documentazione completa per la funzione dropna() qui<\/a> .<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Spesso potresti voler rimuovere righe contenenti valori NaN in un DataFrame panda. Fortunatamente, questo \u00e8 facile da fare utilizzando la funzione dropna() di panda. Questo tutorial mostra diversi esempi di utilizzo di questa funzione sui seguenti DataFrame panda: import numpy as np import scipy.stats as stats #create DataFrame with some NaN values df = pd.DataFrame({‘rating’: […]<\/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":"\nCome eliminare righe con valori NaN in Panda<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Una semplice spiegazione su come eliminare righe con valori NaN in un DataFrame panda.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/lascia-cadere-i-panda\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Come eliminare righe con valori NaN in Panda\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Una semplice spiegazione su come eliminare righe con valori NaN in un DataFrame panda.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/it\/lascia-cadere-i-panda\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-28T09:46:04+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 minuti\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/lascia-cadere-i-panda\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/lascia-cadere-i-panda\/\",\"name\":\"Come eliminare righe con valori NaN in Panda\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-28T09:46:04+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-28T09:46:04+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\"},\"description\":\"Una semplice spiegazione su come eliminare righe con valori NaN in un DataFrame panda.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/lascia-cadere-i-panda\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"it-IT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/it\/lascia-cadere-i-panda\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/lascia-cadere-i-panda\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Casa\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Come eliminare righe con valori nan in pandas\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"La tua guida all'alfabetizzazione statistica!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Ciao, sono Benjamin, un professore di statistica in pensione diventato insegnante dedicato di Statorials. 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