{"id":951,"date":"2023-07-28T05:14:10","date_gmt":"2023-07-28T05:14:10","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-filtrano-piu-condizioni\/"},"modified":"2023-07-28T05:14:10","modified_gmt":"2023-07-28T05:14:10","slug":"i-panda-filtrano-piu-condizioni","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-filtrano-piu-condizioni\/","title":{"rendered":"Come filtrare un pandas dataframe su pi\u00f9 condizioni"},"content":{"rendered":"

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Spesso potresti voler filtrare un DataFrame panda su pi\u00f9 condizioni. Fortunatamente, questo \u00e8 facile da fare utilizzando le operazioni booleane.<\/span><\/p>\n

Questo tutorial fornisce diversi esempi su come filtrare i seguenti DataFrame panda in diverse condizioni:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],\n                   'points': [25, 12, 15, 14, 19],\n                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12],\n                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6]})\n\n#view DataFrame<\/span> \ndf\n\n        team points assists rebounds\n0 to 25 5 11\n1 to 12 7 8\n2 B 15 7 10\n3 B 14 9 6\n4 C 19 12 6\n<\/strong><\/pre>\n
 Esempio 1: filtrare su pi\u00f9 condizioni utilizzando “E”<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il codice seguente illustra come filtrare DataFrame utilizzando l’operatore e<\/em> ( &<\/strong> ):<\/span><\/p>\n
 #return only rows where points is greater than 13 and assists is greater than 7<\/span>\ndf[(df. points<\/span> > 13) &<\/span> (df. assists<\/span> > 7)]\n\n        team points assists rebounds\n3 B 14 9 6\n4 C 19 12 6\n\n#return only rows where team is 'A' and points is greater than or equal to 15\n<\/span>df[(df. team<\/span> == 'A') &<\/span> (df. points<\/span> >= 15)]\n\n\n        team points assists rebounds\n0 to 25 5 11\n<\/strong><\/pre>\n
 Esempio 2: filtrare su pi\u00f9 condizioni utilizzando “Or”<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il codice seguente illustra come filtrare DataFrame utilizzando l’operatore o<\/i> ( |<\/strong> ):<\/span><\/p>\n
 #return only rows where points is greater than 13 or assists is greater than 7<\/span>\ndf[(df. dots<\/span> > 13) |<\/span> (df. assists<\/span> > 7)]\n\n\n        team points assists rebounds\n0 to 25 5 11\n2 B 15 7 10\n3 B 14 9 6\n4 C 19 12 6\n\n#return only rows where team is 'A' or points is greater than or equal to 15\n<\/span>df[( df.team<\/span> == 'A') |<\/span> (df. points<\/span> >= 15)]\n\n        team points assists rebounds\n0 to 25 5 11\n1 to 12 7 8\n2 B 15 7 10\n4 C 19 12 6<\/strong><\/pre>\n
 Esempio 3: filtrare in base a pi\u00f9 condizioni utilizzando un elenco<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Il codice seguente mostra come filtrare DataFrame in cui i valori delle righe si trovano in un elenco.<\/span><\/p>\n
 #define a list of values<\/span>\nfilter_list = [12, 14, 15]\n\n#return only rows where points is in the list of values<\/span>\ndf[df. points<\/span> . isin<\/span> (filter_list)]\n\n\tteam points assists rebounds\n1 to 12 7 8\n2 B 15 7 10\n3 B 14 9 6\n\n#define another list of values\n<\/span>filter_list2 = ['A', 'C']\n\n#return only rows where team is in the list of values\n<\/span>df[df. team<\/span> . isin<\/span> (filter_list2)]\n\n\n        team points assists rebounds\n0 to 25 5 11\n1 to 12 7 8\n4 C 19 12 6<\/strong><\/pre>\n
 Puoi trovare altri tutorial sui panda qui .<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Spesso potresti voler filtrare un DataFrame panda su pi\u00f9 condizioni. Fortunatamente, questo \u00e8 facile da fare utilizzando le operazioni booleane. Questo tutorial fornisce diversi esempi su come filtrare i seguenti DataFrame panda in diverse condizioni: import pandas as pd #createDataFrame df = pd.DataFrame({‘team’: [‘A’, ‘A’, ‘B’, ‘B’, ‘C’], ‘points’: [25, 12, 15, 14, 19], ‘assists’: […]<\/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 filtrare un Pandas DataFrame su pi\u00f9 condizioni<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Una semplice spiegazione su come filtrare un DataFrame Panda in base a pi\u00f9 condizioni, inclusi diversi esempi.\" \/>\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\/i-panda-filtrano-piu-condizioni\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Come filtrare un Pandas DataFrame su pi\u00f9 condizioni\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Una semplice spiegazione su come filtrare un DataFrame Panda in base a pi\u00f9 condizioni, inclusi diversi esempi.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-filtrano-piu-condizioni\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-28T05:14:10+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\/i-panda-filtrano-piu-condizioni\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-filtrano-piu-condizioni\/\",\"name\":\"Come filtrare un Pandas DataFrame su pi\u00f9 condizioni\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-28T05:14:10+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-28T05:14:10+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\"},\"description\":\"Una semplice spiegazione su come filtrare un DataFrame Panda in base a pi\u00f9 condizioni, inclusi diversi esempi.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-filtrano-piu-condizioni\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"it-IT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-filtrano-piu-condizioni\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-filtrano-piu-condizioni\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Casa\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Come filtrare un pandas dataframe su pi\u00f9 condizioni\"}]},{\"@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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