Guida a Python Pandas: Aggiunta/Rimozione di Righe e Colonne dai DataFrames

Guida a Python Pandas: Aggiunta/Rimozione di Righe e Colonne dai DataFrames

Tabella dei contenuti

1. Introduzione
2. Aggiunta di colonne ai data frame
3. Rimozione di colonne dai data frame
4. Aggiunta di righe ai data frame
5. Fusione di data frame
6. Rimozione di righe dai data frame
7. Riassunto
8. FAQs

Introduzione

Ciao a tutti! In questo video impareremo come aggiungere e rimuovere colonne e righe dai nostri data frame. Esploreremo anche come combinare informazioni da colonne multiple in una sola. Prima di iniziare, vorrei ringraziare il nostro sponsor del video, Brilliant, che ci ha permesso di realizzare questa serie. Vi invito a dare un'occhiata ai loro servizi utilizzando il link nella sezione della descrizione qui sotto e a supportare gli sponsor. Parleremo più approfonditamente dei loro servizi più avanti. Detto questo, cominciamo!

Aggiunta di colonne ai data frame

L'aggiunta di colonne ai nostri data frame è piuttosto semplice. Possiamo creare una nuova colonna passando una serie di valori che vogliamo assegnare a quella colonna. Ad esempio, se volessimo combinare la colonna del nome e il cognome in una colonna singola chiamata "nome completo", possiamo fare quanto segue:

snippets_df['nome completo'] = snippets_df['nome'] + " " + snippets_df['cognome']

In questo modo otterremo una nuova colonna chiamata "nome completo" che combina il nome e il cognome. È importante notare che non possiamo utilizzare la notazione a punto per assegnare la colonna in questo modo, dobbiamo utilizzare le parentesi quadrate. Questa operazione non modificherà il nostro data frame originale, a meno che non specifichiamo l'argomento "inplace=True".

Rimozione di colonne dai data frame

Se vogliamo rimuovere una o più colonne dai nostri data frame, possiamo utilizzare il metodo "drop". Possiamo specificare le colonne da eliminare passando il nome delle colonne come una lista. Ad esempio, se volessimo eliminare la colonna "nome completo", possiamo fare quanto segue:

snippets_df = snippets_df.drop(['nome completo'], axis=1)

In questo modo otterremo un data frame senza la colonna "nome completo". L'argomento "axis=1" indica che vogliamo eliminare le colonne. Se volessimo rendere questa modifica permanente, possiamo impostare l'argomento "inplace=True".

Aggiunta di righe ai data frame

Se vogliamo aggiungere una singola riga ai nostri data frame, possiamo utilizzare il metodo "append". Possiamo passare i valori della riga come un dizionario o una serie. Ad esempio, se volessimo aggiungere una riga con il nome "Tony" al nostro data frame, potremmo fare quanto segue:

new_row = {'nome': 'Tony', 'cognome': 'Stark'}
snippets_df = snippets_df.append(new_row, ignore_index=True)

In questo modo otterremo un nuovo data frame con una riga aggiuntiva. È importante notare che, se il nostro data frame originale non ha un indice, dobbiamo specificare l'argomento "ignore_index=True" affinché la nuova riga venga assegnata un indice automaticamente.

Fusione di data frame

Se vogliamo combinare due data frame separati in uno solo, possiamo utilizzare il metodo "append". Dobbiamo assicurarci che i due data frame abbiano lo stesso ordine di colonne. Ad esempio, se abbiamo un secondo data frame chiamato "df2" con le stesse colonne, possiamo fare quanto segue:

combined_df = snippets_df.append(df2, ignore_index=True)

In questo modo otterremo un nuovo data frame che combina le righe di entrambi i data frame. È importante notare che se ci sono colonne in uno dei data frame che mancano nell'altro, otterremo un avviso. Tuttavia, possiamo ignorare questo avviso impostando l'argomento "sort=False".

Rimozione di righe dai data frame

Se vogliamo rimuovere una o più righe dai nostri data frame, possiamo utilizzare il metodo "drop" in modo simile a come abbiamo fatto con le colonne. Possiamo specificare gli indici delle righe da eliminare come una lista. Ad esempio, se volessimo rimuovere la quarta riga del nostro data frame, potremmo fare quanto segue:

snippets_df = snippets_df.drop([3], axis=0)

In questo modo otterremo un data frame senza la quarta riga. Ancora una volta, possiamo rendere questa modifica permanente impostando l'argomento "inplace=True". Possiamo anche utilizzare condizioni più complesse per filtrare le righe che vogliamo eliminare utilizzando il metodo "drop". Ad esempio, se volessimo rimuovere tutte le righe in cui il cognome è "Doe", potremmo fare quanto segue:

filter_condition = snippets_df['cognome'] == 'Doe'
indexes_to_drop = snippets_df[filter_condition].index
snippets_df = snippets_df.drop(indexes_to_drop, axis=0)

In questo modo otterremo un data frame senza le righe in cui il cognome è "Doe". È sempre meglio separare le condizioni su più righe per rendere il codice più leggibile.

Riassunto

In questo video abbiamo imparato come aggiungere e rimuovere colonne e righe dai nostri data frame. Abbiamo visto come utilizzare i metodi "append" e "drop" per eseguire queste operazioni. Possiamo anche combinare due data frame in uno solo utilizzando il metodo "append". Riassumendo, l'aggiunta e la rimozione di colonne e righe dai data frame sono abbastanza semplici da fare utilizzando i metodi appropriati.

FAQs

Come posso fare una modifica permanente ai miei data frame?

Per rendere permanenti le modifiche ai data frame, è possibile impostare l'argomento "inplace=True" durante l'aggiunta o la rimozione di colonne o righe. Ad esempio:

data_frame = data_frame.drop(['colonna_da_eliminare'], axis=1, inplace=True)

Posso aggiungere più righe contemporaneamente?

Sì, è possibile aggiungere più righe contemporaneamente utilizzando il metodo "append". È possibile passare una lista di dizionari o serie di valori come argomento. Ad esempio:

new_rows = [{'colonna1': 'valore1', 'colonna2': 'valore2'}, {'colonna1': 'valore3', 'colonna2': 'valore4'}]
data_frame = data_frame.append(new_rows, ignore_index=True)

Posso rimuovere più colonne contemporaneamente?

Sì, è possibile rimuovere più colonne contemporaneamente utilizzando il metodo "drop". È sufficiente passare una lista con i nomi delle colonne da rimuovere come argomento. Ad esempio:

data_frame = data_frame.drop(['colonna1', 'colonna2'], axis=1)

Come posso filtrare le righe da rimuovere?

È possibile utilizzare condizioni complesse per filtrare le righe che si desidera eliminare. È possibile utilizzare il metodo "drop" in combinazione con il filtraggio tramite maschere booleane. Ad esempio:

filter_condition = data_frame['colonna'] == 'valore'
indexes_to_drop = data_frame[filter_condition].index
data_frame = data_frame.drop(indexes_to_drop, axis=0)

Posso rimuovere le righe in base all'indice anziché alle condizioni?

Sì, è possibile rimuovere le righe in base all'indice anziché alle condizioni. È sufficiente passare una lista con gli indici delle righe da rimuovere come argomento. Ad esempio:

data_frame = data_frame.drop([0, 1, 2], axis=0)

Questi sono solo alcuni esempi di come aggiungere o rimuovere colonne e righe dai data frame. È possibile utilizzare queste operazioni in molti modi diversi in base alle proprie esigenze.