Nel mondo dell'analisi dei dati, l'uso di fogli di calcolo è comune, soprattutto quando si lavora con dati strutturati in un formato a colonne. Una delle librerie popolari per lavorare con i dati del foglio di calcolo in Python è Pandas. Questa potente libreria consente agli sviluppatori di leggere, manipolare ed esportare dati tabulari con facilità. In questo articolo, ci concentreremo su un problema specifico: aggiornare le celle in un foglio per nome di colonna utilizzando Pandas. Approfondiremo la soluzione, seguita da una spiegazione dettagliata del codice e infine discuteremo concetti e funzionalità correlati in Pandas, come lavorare con gli indici e selezionare i dati. Quindi iniziamo.
Aggiornamento delle celle in base al nome della colonna utilizzando i panda
Per aggiornare le celle in un foglio in base al nome della colonna, dobbiamo prima installare la libreria Pandas se non è già installata utilizzando il seguente comando:
!pip install pandas
Con Pandas installato, delineamo i passaggi per aggiornare le celle in un foglio per nome di colonna:
1. Caricare il foglio in un oggetto DataFrame.
2. Accedere alle celle che vogliamo aggiornare.
3. Modificare le celle desiderate assegnando nuovi valori.
4. Salvare nuovamente l'oggetto DataFrame nel foglio.
Ecco uno snippet di codice che illustra la soluzione con un semplice esempio:
import pandas as pd
# Load data from a CSV file into a DataFrame object
df = pd.read_csv('your_spreadsheet.csv')
# Access and update the desired cells - let's update column 'Age' by adding 1 to each value
df['Age'] = df['Age'] + 1
# Save the updated DataFrame back to the CSV file
df.to_csv('your_updated_spreadsheet.csv', index=False)
Capire il codice
Il primo passo è importare la libreria Pandas sotto l'alias `pd`. Successivamente, dobbiamo caricare i dati da un file CSV in un oggetto DataFrame utilizzando la funzione `pd.read_csv()`, specificando il nome del file di input ('your_spreadsheet.csv').
Ora arriva la parte principale del problema: l'accesso e l'aggiornamento delle celle desiderate. In questo esempio, vogliamo aggiornare la colonna "Età" aggiungendo 1 a ciascun valore nella colonna. Lo facciamo semplicemente aggiungendo 1 alla colonna 'Age', a cui si accede usando la sintassi `df['Age']`. Questo codice eseguirà l'aggiunta in base all'elemento di 1 a ciascun elemento nella colonna "Età".
Infine, salviamo il DataFrame aggiornato nel file CSV utilizzando la funzione `df.to_csv()` con il nome del file di output ('your_updated_spreadsheet.csv'). Il parametro `index=False` viene utilizzato per evitare di scrivere i numeri di riga nel file di output.
Indici di panda e dati di selezione
Pandas fa molto affidamento sul concetto di indici per selezionare e manipolare i dati. Per impostazione predefinita, durante il caricamento dei dati da un file, Pandas assegna a indice numerico a ogni riga del DataFrame, a partire da 0. Quando si lavora con i dati in Panda, è essenziale comprendere i diversi modi di selezionare e filtrare i dati in base a valori di indice o nomi di colonna.
Ad esempio, per selezionare una o più righe specifiche, puoi utilizzare l'indicizzatore `iloc`, che ti consente di accedere alle righe in base al loro indice intero:
# Select the first row of the DataFrame first_row = df.iloc[0] # Select rows 1 to 3 (excluding 3) rows_1_to_2 = df.iloc[1:3]
Quando devi aggiornare le celle in base a una condizione specifica, ad esempio aggiornando la colonna "Età" solo per quelle righe in cui un'altra colonna (ad es. "Città") ha un determinato valore, puoi utilizzare l'indicizzazione booleana:
# Update the 'Age' column by adding 1, only for rows where 'City' is equal to 'New York' df.loc[df['City'] == 'New York', 'Age'] = df['Age'] + 1
In questo esempio, l'indicizzatore `loc` viene utilizzato per selezionare le righe in base a una condizione booleana, quindi la colonna "Age" viene aggiornata.
Tieni presente che questa è solo la punta dell'iceberg quando si tratta di lavorare con i dati in Pandas. La libreria fornisce una pletora di funzioni e tecniche per manipolare, analizzare e visualizzare i dati in modo efficiente. Comprendere le nozioni di base, come l'aggiornamento delle celle in un foglio in base al nome della colonna, costituisce una solida base per lavorare con strutture di dati più complesse e attività di analisi in futuro.
