<\/p>\n
Es gibt drei grundlegende Methoden, mit denen Sie mehrere Spalten aus einem Pandas-DataFrame ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen:<\/span><\/p>\n Methode 1: Spalten nach Index ausw\u00e4hlen<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: W\u00e4hlen Sie Spalten im Indexbereich aus<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 3: W\u00e4hlen Sie Spalten nach Namen aus<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Spalten an den Indexpositionen 0, 1 und 3 ausgew\u00e4hlt werden:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass die Spalten an den Indexpositionen 0, 1 und 3 ausgew\u00e4hlt sind.<\/span><\/p>\n Hinweis<\/strong> : Die erste Spalte eines Pandas-DataFrames befindet sich an Position 0.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Spalten im Indexbereich 0 bis 3 ausgew\u00e4hlt werden:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass die Spalte, die sich im letzten Wert des Bereichs (3) befindet, nicht in die Ausgabe einbezogen wird.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Spalten nach Namen ausgew\u00e4hlt werden:<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n So listen Sie alle Spaltennamen in Pandas auf<\/a> Es gibt drei grundlegende Methoden, mit denen Sie mehrere Spalten aus einem Pandas-DataFrame ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen: Methode 1: Spalten nach Index ausw\u00e4hlen df_new = df. iloc [:,[0,1,3]] Methode 2: W\u00e4hlen Sie Spalten im Indexbereich aus df_new = df. iloc [:, 0:3] Methode 3: W\u00e4hlen Sie Spalten nach Namen aus df_new = df[[‚ col1 ‚, ‚ col2 […]<\/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 df_new = df. iloc<\/span> [:,[0,1,3]]<\/strong><\/pre>\n df_new = df. iloc<\/span> [:, 0:3]<\/strong><\/pre>\n df_new = df[[' col1<\/span> ', ' col2<\/span> ']]\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12],\n ' blocks<\/span> ': [4, 7, 7, 6, 5, 8, 9, 10]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tpoints assists rebounds blocks\n0 25 5 11 4\n1 12 7 8 7\n2 15 7 10 7\n3 14 9 6 6\n4 19 12 6 5\n5 23 9 5 8\n6 25 9 9 9\n7 29 4 12 10\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Methode 1: Spalten nach Index ausw\u00e4hlen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#select columns in index positions 0, 1, and 3\n<\/span>df_new = df. iloc<\/span> [:,[0,1,3]]\n\n#view new DataFrame\n<\/span>df_new\n\n points assists blocks\n0 25 5 4\n1 12 7 7\n2 15 7 7\n3 14 9 6\n4 19 12 5\n5 23 9 8\n6 25 9 9\n7 29 4 10\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Methode 2: W\u00e4hlen Sie Spalten im Indexbereich aus<\/strong><\/span><\/h3>\n
#select columns in index range 0 to 3\n<\/span>df_new = df. iloc<\/span> [:, 0:3]\n\n#view new DataFrame\n<\/span>df_new\n\n points assists rebounds\n0 25 5 11\n1 12 7 8\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 6\n5 23 9 5\n6 25 9 9\n7 29 4 12\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Methode 3: W\u00e4hlen Sie Spalten nach Namen aus<\/strong><\/span><\/h3>\n
#select columns called 'points' and 'blocks'\n<\/span>df_new = df[[' points<\/span> ', ' blocks<\/span> ']]\n\n#view new DataFrame\n<\/span>df_new\n\n point blocks\n0 25 4\n1 12 7\n2 15 7\n3 14 6\n4 19 5\n5 23 8\n6 25 9\n7 29 10\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So l\u00f6schen Sie Spalten in Pandas<\/a>
So konvertieren Sie einen Index in eine Spalte in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"