{"id":1364,"date":"2023-07-26T16:44:36","date_gmt":"2023-07-26T16:44:36","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-loschen-zeilen-die-zeichenfolgen-enthalten\/"},"modified":"2023-07-26T16:44:36","modified_gmt":"2023-07-26T16:44:36","slug":"pandas-loschen-zeilen-die-zeichenfolgen-enthalten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-loschen-zeilen-die-zeichenfolgen-enthalten\/","title":{"rendered":"Pandas: so l\u00f6schen sie zeilen, die eine bestimmte zeichenfolge enthalten"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen Sie Zeilen entfernen, die eine bestimmte Zeichenfolge in einem Pandas-DataFrame enthalten:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>df[df[\" <span style=\"color: #008000;\">col<\/span> \"]. <span style=\"color: #3366ff;\">str<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">contains<\/span> (\" <span style=\"color: #008000;\">this string<\/span> \") == <span style=\"color: #008000;\">False<\/span> ]\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial werden mehrere Beispiele f\u00fcr die praktische Verwendung dieser Syntax mit dem folgenden DataFrame erl\u00e4utert:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame\n<\/span>df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #008000;\">team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'],\n                   ' <span style=\"color: #008000;\">conference<\/span> ': ['East', 'East', 'East', 'West', 'West', 'East'],\n                   ' <span style=\"color: #008000;\">points<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})\n<span style=\"color: #008080;\">\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n        team conference points\n0 A East 11\n1 A East 8\n2 A East 10\n3 B West 6\n4 B West 6\n5 C East 5\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 1: Zeilen entfernen, die eine bestimmte Zeichenfolge enthalten<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie alle Zeilen aus dem DataFrame entfernt werden, die \u201eA\u201c in der Teamspalte enthalten:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>df[df[\" <span style=\"color: #008000;\">team<\/span> \"]. <span style=\"color: #3366ff;\">str<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">contains<\/span> (\" <span style=\"color: #008000;\">A<\/span> \")== <span style=\"color: #008000;\">False<\/span> ]\n\n        team conference points\n3 B West 6\n4 B West 6\n5 C East 5\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 2: Zeilen entfernen, die eine Zeichenfolge in einer Liste enthalten<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie alle Zeilen aus dem DataFrame entfernt werden, die \u201eA\u201c oder \u201eB\u201c in der Teamspalte enthalten:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>df[df[\" <span style=\"color: #008000;\">team<\/span> \"]. <span style=\"color: #3366ff;\">str<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">contains<\/span> (\" <span style=\"color: #008000;\">A|B<\/span> \")== <span style=\"color: #008000;\">False<\/span> ]\n\n\tteam conference points\n5 C East 5\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 3: Zeilen entfernen, die eine Teilzeichenfolge enthalten<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den vorherigen Beispielen haben wir Zeilen basierend auf Zeilen gel\u00f6scht, die genau mit einer oder mehreren Zeichenfolgen \u00fcbereinstimmten.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn wir jedoch Zeilen entfernen m\u00f6chten, die eine Teilzeichenfolge enthalten, k\u00f6nnen wir die folgende Syntax verwenden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#identify partial string to look for<\/span>\ndiscard = [\" <span style=\"color: #008000;\">Wes<\/span> \"]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#drop rows that contain the partial string \"Wes\" in the conference column<\/span>\ndf[~df. <span style=\"color: #3366ff;\">conference<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">str<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">contains<\/span> (' <span style=\"color: #008000;\">|<\/span> ' <span style=\"color: #3366ff;\">.join<\/span> (discard))]\n\nteam conference points\n0 A East 11\n1 A East 8\n2 A East 10\n5 C East 5<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Weitere Panda-Tutorials finden Sie auf <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/die-statistik-erklart-konzepte-auf-einfache-und-direkte-weise.-wir-erleichtern-das-erlernen-von-statistiken\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">dieser Seite<\/a> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen Sie Zeilen entfernen, die eine bestimmte Zeichenfolge in einem Pandas-DataFrame enthalten: df[df[&#8220; col &#8222;]. str . contains (&#8220; this string &#8222;) == False ] In diesem Tutorial werden mehrere Beispiele f\u00fcr die praktische Verwendung dieser Syntax mit dem folgenden DataFrame erl\u00e4utert: import pandas as pd #createDataFrame df = pd. 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