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CoddyTech

Aggiungere ed eliminare

Lezione 10 di 19 del corso Analisi dei dati con Pandas di Coddy.

Per aggiungere una nuova colonna, specifica il nome della nuova colonna e un valore per il dataframe:

df["new_column"] = value

value può contenere un singolo valore come "string", 5 ecc.; questo riempirà l’intera colonna con lo stesso valore per tutte le righe. Oppure può contenere una lista, un dizionario o una serie con lo stesso numero di righe del dataframe, come [1, 2, 3, ...].

Non è consigliato aggiungere nuove righe a un dataframe perché è lento. Sarebbe invece meglio aggiungere i dati al file CSV o al dizionario con cui stai lavorando e poi convertirlo in un dataframe.

Se non c’è un altro modo, aggiungi una riga alla fine del dataframe:

df.loc[len(df)] = ["string", 1, 2, ...]

Non esiste un’opzione integrata per inserire una riga in un indice specifico. Se scrivi questo:

df.loc[0] = ["string", 1, 2, ...]

Modificherà completamente la prima riga.


Per eliminare una colonna, usa axis=1:

df = df.drop('column_name', axis=1)
df = df.drop(['column1_name', 'column2_name'], axis=1) # Più colonne

Per eliminare una riga, usa axis=0

df = df.drop(index, axis=0)
challenge icon

Sfida

Facile

Il file CSV stats.csv contiene informazioni sulle statistiche.

Ecco le prime 5 righe del file:

ID,COUNTRY,COLOR,SKILL,SKILL_POINTS,UTILIZATION,IS_VALID,CATEGORY
1,France,Signal violet,marksmanship,14,0.1924,1,SHOW
2,Solomon Islands,Pearl violet,crocheting,4,0.6108,1,TREE
3,Germany,Bottle green,calligraphy,12,0.88646,0,SHOW
4,Mauritania,Fawn brown,paper cutting,9,0.058,1,JAPE
  • Aggiungi una colonna chiamata SINGLE_VAlUE con il valore 0.
  • Elimina le colonne COUNTRY e COLOR.
  • Aggiungi un'altra riga con i seguenti valori alla fine del dataframe: {"ID": 21, "SKILL": "Craft", "SKILL_POINTS": 13, "UTILIZATION": 0.1352, "IS_VALID": 1, "CATEGORY": "SHOW", "SINGLE_VALUE": 0}.
  • Elimina la prima riga.

Memorizza il risultato nella variabile df.

Provalo tu

# pandas as pd è già stato importato
df = pd.read_csv("./stats.csv")
# Scrivi il tuo codice qui sotto

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