In questa micro-lezione, esploreremo come calcolare potenze e radici quadrate in Python, operazioni piuttosto comuni per ogni analista di dati. In particolare, vedremo come utilizzare due funzioni di NumPy e come applicarle ai dataframe di pandas.

Importare le librerie necessarie

Per iniziare, importiamo le librerie che useremo:

import numpy as np
import pandas as pd

Calcolare le potenze

NumPy dispone di una funzione chiamata power() per calcolare le potenze. Vediamo come usarla:

# Creiamo un array di esempio

numeri = np.array([1, 2, 3, 4, 5])



# Calcoliamo il quadrato di ogni numero

quadrati = np.power(numeri, 2)


print("Numeri originali:", numeri)
print("Quadrati:", quadrati)

Ecco come apparirà il risultato:

Calcolare le radici quadrate

Per le radici quadrate, possiamo usare la funzione sqrt() di NumPy, applicandola all’array numeri creato in precedenza:

# Calcoliamo la radice quadrata

radici = np.sqrt(numeri)


print("Numeri originali:", numeri)
print("Radici quadrate:", radici)

Il risultato sarà:

Applicare potenze e radici a un dataframe

Vediamo come applicare queste operazioni a un dataframe di pandas. Per prima cosa, creiamo un semplice dataframe con due colonne, A e B (se ne hai già uno su cui stai lavorando, puoi saltare questo passaggio):

# Creiamo un dataframe

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [10, 20, 30, 40, 50]
})

Adesso facciamo le operazioni seguenti:

• Creiamo una colonna con il quadrato dei valori della colonna A

• Creiamo una colonna con la radice quadrata dei valori della colonna B

# Quadrato della colonna A

df['A_quadrato'] = np.power(df['A'], 2)


# Radice quadrata della colonna B

df['B_radice'] = np.sqrt(df['B'])

Ecco come apparirà il nostro dataframe dopo queste operazioni:

Conclusione

Come hai visto, calcolare potenze e radici quadrate in Python è molto semplice grazie a NumPy!

Queste operazioni sono fondamentali in molte analisi dei dati, dalla normalizzazione alla feature engineering.

Alla prossima micro-lezione 👋