<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um eine Zeile aus einem Pandas-DataFrame anhand der Indexnummer zu l\u00f6schen:<\/span><\/p>\n Und Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um mehrere Zeilen aus einem Pandas-DataFrame nach Indexnummern zu l\u00f6schen:<\/span><\/p>\n Wenn Ihr DataFrame Zeichenfolgen als Indexwerte hat, k\u00f6nnen Sie die Namen einfach als zu entfernende Zeichenfolgen \u00fcbergeben:<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie man in der Praxis Zeilen nach Index l\u00f6scht.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die zweite Zeile in einem Pandas-DataFrame gel\u00f6scht wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie mehrere Zeilen in einem Pandas-DataFrame nach Index gel\u00f6scht werden:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Zeilen aus einem Pandas-DataFrame nach Index entfernt werden, wenn der Index eine Zeichenfolge und keine Zahl ist:<\/span><\/p>\n So l\u00f6schen Sie Spalten nach Index in Pandas<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um eine Zeile aus einem Pandas-DataFrame anhand der Indexnummer zu l\u00f6schen: #drop first row from DataFrame df = df. drop (index= 0 ) Und Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um mehrere Zeilen aus einem Pandas-DataFrame nach Indexnummern zu l\u00f6schen: #drop first, second, and fourth row from DataFrame df […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n #drop first row from DataFrame<\/span>\ndf = df. drop<\/span> (index= 0<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n #drop first, second, and fourth row from DataFrame\n<\/span>df = df. drop<\/span> ( index=[0,1,3<\/span> ]<\/span> )<\/span><\/strong><\/pre>\n df = df. drop<\/span> (index=[' first<\/span> ', ' second<\/span> ', ' third<\/span> '])\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Eine Zeile nach Index l\u00f6schen<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd<\/span>\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['Mavs', 'Lakers', 'Spurs', 'Cavs'],\n ' first<\/span> ': ['Dirk', 'Kobe', 'Tim', 'Lebron'],\n ' last<\/span> ': ['Nowitzki', 'Bryant', 'Duncan', 'James'],\n ' points<\/span> ': [26, 31, 22, 29]})\n\n<\/span>#view DataFrame\ndf\n\n<\/span>team first last<\/span> points\n0 Mavs Dirk Nowitzki<\/span> 26\n1 Lakers Kobe Bryant<\/span> 31\n2 Spurs Tim Duncan<\/span> 22\n3 Cavs LeBron James<\/span> 29<\/span>\n\n#drop second row from DataFrame<\/span>\ndf = df. drop<\/span> (index= 1<\/span> ) \n\n#view resulting dataFrame<\/span>\ndf\n\n team first last points\n0 Mavs Dirk Nowitzki 26\n2 Spurs Tim Duncan 22\n3 Cavs LeBron James 29\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Mehrere Zeilen nach Index l\u00f6schen<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd<\/span>\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['Mavs', 'Lakers', 'Spurs', 'Cavs'],\n ' first<\/span> ': ['Dirk', 'Kobe', 'Tim', 'Lebron'],\n ' last<\/span> ': ['Nowitzki', 'Bryant', 'Duncan', 'James'],\n ' points<\/span> ': [26, 31, 22, 29]})\n\n<\/span>#view DataFrame\ndf\n\n<\/span>team first last<\/span> points\n0 Mavs Dirk Nowitzki<\/span> 26\n1 Lakers Kobe Bryant<\/span> 31\n2 Spurs Tim Duncan<\/span> 22\n3 Cavs LeBron James<\/span> 29<\/span>\n\n#drop first, second, and fourth row from DataFrame<\/span>\ndf = df. drop<\/span> ( index=[0,1,3<\/span> ]<\/span> ) \n\n#view resulting dataFrame<\/span>\ndf\n\n\tteam first last points\n2 Spurs Tim Duncan 22<\/strong><\/pre>\n Beispiel 3: Zeilen l\u00f6schen, wenn der Index eine Zeichenfolge ist<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd<\/span>\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['Mavs', 'Lakers', 'Spurs', 'Cavs'],\n ' last<\/span> ': ['Nowitzki', 'Bryant', 'Duncan', 'James'],\n ' last<\/span> ': ['Nowitzki', 'Bryant', 'Duncan', 'James'],\n ' points<\/span> ': [26, 31, 22, 29]},\n index=['A', 'B', 'C', 'D'])\n\n<\/span>#view DataFrame\ndf\n<\/span>team first last<\/span> points\nA Mavs Dirk Nowitzki<\/span> 26\nB Lakers Kobe Bryant<\/span> 31\nC Spurs Tim Duncan<\/span> 22\nD Cavs Lebron James<\/span> 29\n<\/span>\n#remove rows with index values 'A' and 'C'\ndf = df. drop<\/span> (index=[' A<\/span> ',' C<\/span> '])\n<\/span>\n#view resulting DataFrame\ndf\n\nteam first last points\nB Lakers Kobe Bryant 31\nD Cavs Lebron James 29<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Pandas: So l\u00f6schen Sie Zeilen, die eine bestimmte Zeichenfolge enthalten<\/a>
Pandas: So entfernen Sie doppelte Zeilen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"