<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen eine der folgenden Methoden verwenden, um Zeilen in einem Pandas-DataFrame basierend auf Spaltenwerten auszuw\u00e4hlen:<\/span><\/p>\n Methode 1: W\u00e4hlen Sie Zeilen aus, in denen die Spalte einem bestimmten Wert entspricht<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: W\u00e4hlen Sie Zeilen aus, in denen sich der Spaltenwert in der Werteliste befindet<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 3: Zeilen basierend auf mehreren Spaltenbedingungen ausw\u00e4hlen<\/strong><\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie jede Methode mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie jede Zeile des DataFrame ausgew\u00e4hlt wird, in der die Spalte \u201ePunkte\u201c den Wert 7 hat:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie jede Zeile des DataFrame ausgew\u00e4hlt wird, in der die Spalte \u201ePunkte\u201c 7, 9 oder 12 betr\u00e4gt:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie jede Zeile des DataFrame ausgew\u00e4hlt wird, in der die Spalte \u201eTeam\u201c gleich \u201eB\u201c und die Spalte \u201ePunkte\u201c gr\u00f6\u00dfer als 8 ist:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass nur die beiden Zeilen zur\u00fcckgegeben werden, in denen Team gleich \u201eB\u201c und \u201ePunkte\u201c gr\u00f6\u00dfer als 8 sind.<\/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 w\u00e4hlen Sie Zeilen nach Index in Pandas aus<\/a> Sie k\u00f6nnen eine der folgenden Methoden verwenden, um Zeilen in einem Pandas-DataFrame basierend auf Spaltenwerten auszuw\u00e4hlen: Methode 1: W\u00e4hlen Sie Zeilen aus, in denen die Spalte einem bestimmten Wert entspricht df. loc [df[‚ col1 ‚] == value] Methode 2: W\u00e4hlen Sie Zeilen aus, in denen sich der Spaltenwert in der Werteliste befindet df. loc [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 df. loc<\/span> [df[' col1<\/span> '] ==<\/span> value]\n<\/strong><\/span><\/pre>\n df. loc<\/span> [df[' col1<\/span> ']. isin<\/span> ([value1, value2, value3, ...])]<\/strong><\/span><\/pre>\n df. loc<\/span> [(df[' col1<\/span> '] ==<\/span> value) &<\/span> (df[' col2<\/span> '] <<\/span> value)]\n<\/strong><\/span><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],\n ' points<\/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\tteam points rebound blocks\n0 A 5 11 4\n1 To 7 8 7\n2 B 7 10 7\n3 B 9 6 6\n4 B 12 6 5\n5 C 9 5 8\n6 C 9 9 9\n7 C 4 12 10\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Methode 1: W\u00e4hlen Sie Zeilen aus, in denen die Spalte einem bestimmten Wert entspricht<\/strong><\/span><\/h3>\n
#select rows where 'points' column is equal to 7\ndf. loc<\/span> [df[' points<\/span> '] ==<\/span> 7]\n\n\tteam points rebound blocks\n1 To 7 8 7\n2 B 7 10 7\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Methode 2: W\u00e4hlen Sie Zeilen aus, in denen sich der Spaltenwert in der Werteliste befindet<\/strong><\/span><\/h3>\n
#select rows where 'points' column is equal to 7\ndf. loc<\/span> [df[' points<\/span> ']. isin<\/span> ([7, 9, 12])]\n\n team points rebound blocks\n1 To 7 8 7\n2 B 7 10 7\n3 B 9 6 6\n4 B 12 6 5\n5 C 9 5 8\n6 C 9 9 9<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Methode 3: Zeilen basierend auf mehreren Spaltenbedingungen ausw\u00e4hlen<\/strong><\/span><\/h3>\n
#select rows where 'team' is equal to 'B' and points is greater than 8\ndf. loc<\/span> [(df[' team<\/span> '] ==<\/span> ' B<\/span> ') &<\/span> (df[' points<\/span> '] ><\/span> 8)]\n\n\tteam points rebound blocks\n3 B 9 6 6\n4 B 12 6 5<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So w\u00e4hlen Sie einzelne Zeilen in Pandas aus<\/a>
So w\u00e4hlen Sie Zeilen aus, in denen der Wert in einer beliebigen Spalte in Pandas angezeigt wird<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"