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Impara Lavorare con le Colonne | I Primissimi Passi
Primi Passi con Pandas

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Lavorare con le Colonne

Quando si lavora con un DataFrame, è possibile accedere a ciascuna colonna individualmente.

python

Per chiarire questa sintassi:

  • Inizia scrivendo il nome del DataFrame con cui stai lavorando;

  • Successivamente, inserisci il nome della colonna a cui vuoi accedere all'interno delle parentesi quadre. Ricorda di racchiudere il nome della colonna tra virgolette.

In alternativa, puoi utilizzare la notazione a punto per accedere a una colonna se il nome della colonna:

  1. È un identificatore valido in Python (ad esempio, senza spazi, caratteri speciali o che inizi con un numero);

  2. Non entra in conflitto con un attributo o nome di metodo esistente di pandas.

python
12345678910111213
import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) capitals = countries['capital'] # Second option # capitals = countries.capital print(capitals)
copy

Eseguire questo codice visualizzerà solo la colonna contenente le capitali, piuttosto che l'intero DataFrame.

Puoi anche accedere a più colonne in questo modo:

python

Rispetto all'accesso a una singola colonna, c'è solo una differenza. Questa volta, dovrai inserire l'elenco dei nomi delle colonne all'interno di un ulteriore set di parentesi quadre — il che significa che utilizzerai doppie parentesi quadre.

12345678
import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) columns = countries[['country', 'capital']] print(columns)
copy
Compito

Swipe to start coding

Ti viene dato un DataFrame chiamato audi_cars.

  • Recupera i dati per le colonne 'model', 'year', e 'price' e memorizza il risultato nella variabile columns.

Soluzione

Switch to desktopCambia al desktop per esercitarti nel mondo realeContinua da dove ti trovi utilizzando una delle opzioni seguenti
Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 1. Capitolo 11
Siamo spiacenti che qualcosa sia andato storto. Cosa è successo?

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  1. È un identificatore valido in Python (ad esempio, senza spazi, caratteri speciali o che inizi con un numero);

  2. Non entra in conflitto con un attributo o nome di metodo esistente di pandas.

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import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) capitals = countries['capital'] # Second option # capitals = countries.capital print(capitals)
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Eseguire questo codice visualizzerà solo la colonna contenente le capitali, piuttosto che l'intero DataFrame.

Puoi anche accedere a più colonne in questo modo:

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Rispetto all'accesso a una singola colonna, c'è solo una differenza. Questa volta, dovrai inserire l'elenco dei nomi delle colonne all'interno di un ulteriore set di parentesi quadre — il che significa che utilizzerai doppie parentesi quadre.

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import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) columns = countries[['country', 'capital']] print(columns)
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  • Recupera i dati per le colonne 'model', 'year', e 'price' e memorizza il risultato nella variabile columns.

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