Data Science con Python: dalle stringhe al machine learning, le tecniche essenziali per lavorare sui dati by Dmitry Zinoviev
autore:Dmitry Zinoviev [Zinoviev, Dmitry]
La lingua: ita
Format: epub
Tags: Computers, General, Programming Languages, Python, Databases, Data Mining, Data Warehousing, SQL, Programming, open source, XML
ISBN: 9788850318087
Google: q7wpDwAAQBAJ
editore: Apogeo editore
pubblicato: 2017-06-26T22:00:00+00:00
Reindicizzazione
La reindicizzazione crea un nuovo frame o una nuova serie partendo da un frame o una serie esistenti, selezionando determinate righe, colonne (o entrambe), anche permutate. Sostanzialmente, è una versione âsmartâ dellâindicizzazione numpy (ne abbiamo parlato nellâUnità 23, Indicizzazione e slicing); se però pandas non trova nel frame originario le etichette delle righe o colonne richieste, crea una o più nuove righe o colonne e le popola con valori nan.
Nel prossimo esempio, creiamo una lista di stati il cui nome inizia per âSâ (compreso âSamoaâ, che non è uno stato e non è presente nel frame alco2009). Poi prendiamo tutte colonne del frame, tranne lâultima (âTotalâ, che comunque non è adeguatamente inizializzata) e aggiungiamo unâaltra colonna chiamata âWaterâ. Infine, estraiamo dal frame originario le righe e le colonne selezionate. Poiché una riga e una colonna non esistono, pandas le crea:
s_states = [state for state in alco2009.index if state[0] == 'S'] + ["Samoa"]
drinks = list(alco2009.columns) + ["Water"]
nan_alco = alco2009.reindex(s_states, columns=drinks)
â Beer Wine Spirits Water
â State
â South Carolina 1.36 0.24 0.77 NaN
â South Dakota 1.53 0.22 0.88 NaN
â Samoa NaN NaN NaN NaN
Il parametro opzionale method, che accetta i valori "ffill" (forward fill, riempimento in avanti) e "bfill" (backward fill, riempimento allâindietro) inserisce i valori mancanti. Questo riempimento funziona solo su indici a incremento o decremento monotonico. Parleremo di riempimento di dati nellâUnità 33.
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