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Eliminare una Riga/Colonna

A volte, alcune colonne potrebbero non fornire informazioni preziose, rendendo vantaggioso rimuoverle. La libreria pandas offre il metodo drop() per questo scopo.

python

index: specifica gli indici delle righe da eliminare (usato quando axis=0);
columns: identifica i nomi delle colonne da eliminare (usato quando axis=1);
axis: scegliere se rimuovere le etichette dalle righe (0) o dalle colonne (1). Il valore predefinito è 0.

Inizieremo esaminando il DataFrame:


              1234567
            
import pandas as pd 

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(countries_data)
print(countries)

Notiamo che la colonna 'continent' contiene numerosi valori mancanti, rendendola meno informativa. Di conseguenza, la rimuoveremo.


              12345678
            
import pandas

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pandas.DataFrame(countries_data)
countries = countries.drop(columns = ['continent'],axis=1)
print(countries)

Compito

Swipe to start coding

Ti viene dato un DataFrame chiamato audi_cars.

Rimuovi la colonna 'capital' e salva il DataFrame risultante nella variabile audi_cars.

Soluzione

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Sezione 1. Capitolo 9

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A volte, alcune colonne potrebbero non fornire informazioni preziose, rendendo vantaggioso rimuoverle. La libreria pandas offre il metodo drop() per questo scopo.

python

index: specifica gli indici delle righe da eliminare (usato quando axis=0);
columns: identifica i nomi delle colonne da eliminare (usato quando axis=1);
axis: scegliere se rimuovere le etichette dalle righe (0) o dalle colonne (1). Il valore predefinito è 0.

Inizieremo esaminando il DataFrame:


              1234567
            
import pandas as pd 

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pd.DataFrame(countries_data)
print(countries)

Notiamo che la colonna 'continent' contiene numerosi valori mancanti, rendendola meno informativa. Di conseguenza, la rimuoveremo.


              12345678
            
import pandas

countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'],
          'continent' : [None, None, 'Europe', None, 'Europe', None, 'Europe'],
          'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']}
countries = pandas.DataFrame(countries_data)
countries = countries.drop(columns = ['continent'],axis=1)
print(countries)

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Rimuovi la colonna 'capital' e salva il DataFrame risultante nella variabile audi_cars.

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