{"id":2825,"date":"2023-07-20T12:48:52","date_gmt":"2023-07-20T12:48:52","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-fall-erklarung\/"},"modified":"2023-07-20T12:48:52","modified_gmt":"2023-07-20T12:48:52","slug":"pandas-fall-erklarung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-fall-erklarung\/","title":{"rendered":"So schreiben sie eine fallerkl\u00e4rung in pandas (mit beispiel)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Eine <strong>Case-Anweisung<\/strong> ist ein Anweisungstyp, der Bedingungen durchl\u00e4uft und einen Wert zur\u00fcckgibt, wenn die erste Bedingung erf\u00fcllt ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der einfachste Weg, eine Case-Anweisung in einem Pandas DataFrame zu implementieren, ist die Verwendung der Funktion <strong>NumPywhere()<\/strong> , die die folgende grundlegende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>df[' <span style=\"color: #ff0000;\">new_column<\/span> '] = np. <span style=\"color: #3366ff;\">where<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">col2<\/span> ']&lt;9, 'value1',\n                   n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">where<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">col2<\/span> ']&lt;12, 'value2',\n                   n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">where<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">col2<\/span> ']&lt;15, 'value3', 'value4')))\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Diese spezielle Funktion untersucht den Wert in der Spalte namens <strong>col2<\/strong> und gibt Folgendes zur\u00fcck:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u201e <strong>Wert1<\/strong> \u201c, wenn der Wert in Spalte2 kleiner als 9 ist<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u201e <strong>Wert2<\/strong> \u201c, wenn der Wert in Spalte2 kleiner als 12 ist<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u201e <strong>Wert3<\/strong> \u201c, wenn der Wert in Spalte2 kleiner als 15 ist<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u201e <strong>Wert4<\/strong> \u201c, wenn keine der vorherigen Bedingungen wahr ist<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<h3> <strong><span style=\"color: #000000;\">Beispiel: case-Anweisung in Pandas<\/span><\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:<\/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<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame\n<\/span>df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">player<\/span> ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ': [6, 8, 9, 9, 12, 14, 15, 17, 19, 22]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tplayer points\n0 1 6\n1 2 8\n2 3 9\n3 4 9\n4 5 12\n5 6 14\n6 7 15\n7 8 17\n8 9 19\n9 10 22\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen wir eine Case-Anweisung schreiben, die eine neue Spalte namens \u201e <strong>class\u201c<\/strong> erstellt, deren Werte durch die Werte in der <strong>Punktespalte<\/strong> bestimmt werden:<\/span><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#add 'class' column using case-statement logic\n<\/span>df[' <span style=\"color: #ff0000;\">class<\/span> '] = np. <span style=\"color: #3366ff;\">where<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ']&lt;9, 'Bad',\n              n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">where<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ']&lt;12, 'OK',\n              n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">where<\/span> (df[' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ']&lt;15, 'Good', 'Great')))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view updated DataFrame\n<\/span>df\n\n\tplayer points class\n0 1 6 Bad\n1 2 8 Bad\n2 3 9 OK\n3 4 9 OK\n4 5 12 Good\n5 6 14 Good\n6 7 15 Great\n7 8 17 Great\n8 9 19 Great\n9 10 22 Great\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die case-Anweisung untersuchte den Wert in der <strong>Punktespalte<\/strong> und gab Folgendes zur\u00fcck:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u201e <strong>Schlecht<\/strong> \u201c, wenn der Wert in der Punktespalte kleiner als 9 war<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u201e <strong>OK<\/strong> \u201c, wenn der Wert in der Punktespalte kleiner als 12 war<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u201e <strong>Gut<\/strong> \u201c, wenn der Wert in der Punktespalte kleiner als 15 war<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u201e <strong>Gro\u00dfartig<\/strong> \u201c, wenn keine der vorherigen Bedingungen zutrifft<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation zur <strong>NumPywhere()-<\/strong> Funktion finden Sie <a href=\"https:\/\/numpy.org\/doc\/stable\/reference\/generated\/numpy.where.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hier<\/a> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/erstellen-sie-pandas-basierend-auf-spalten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So erstellen Sie eine neue Spalte basierend auf einer Bedingung in Pandas<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/numpy-oder-mehrere-bedingungen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So verwenden Sie die Funktion NumPy Where() mit mehreren Bedingungen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine Case-Anweisung ist ein Anweisungstyp, der Bedingungen durchl\u00e4uft und einen Wert zur\u00fcckgibt, wenn die erste Bedingung erf\u00fcllt ist. Der einfachste Weg, eine Case-Anweisung in einem Pandas DataFrame zu implementieren, ist die Verwendung der Funktion NumPywhere() , die die folgende grundlegende Syntax verwendet: df[&#8218; new_column &#8218;] = np. where (df[&#8218; col2 &#8218;]&lt;9, &#8218;value1&#8216;, n.p. where (df[&#8218; [&hellip;]<\/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":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Wie schreibe ich eine Fallerkl\u00e4rung bei Pandas (mit Beispiel) \u2013 Statistik<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie man eine Case-Anweisung in Pandas schreibt, einschlie\u00dflich eines vollst\u00e4ndigen Beispiels.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-fall-erklarung\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Wie schreibe ich eine Fallerkl\u00e4rung bei Pandas (mit Beispiel) \u2013 Statistik\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie man eine Case-Anweisung in Pandas schreibt, einschlie\u00dflich eines vollst\u00e4ndigen Beispiels.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-fall-erklarung\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-20T12:48:52+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-fall-erklarung\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-fall-erklarung\/\",\"name\":\"Wie schreibe ich eine Fallerkl\u00e4rung bei Pandas (mit Beispiel) \u2013 Statistik\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-20T12:48:52+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-20T12:48:52+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\"},\"description\":\"In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie man eine Case-Anweisung in Pandas schreibt, einschlie\u00dflich eines vollst\u00e4ndigen Beispiels.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-fall-erklarung\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-fall-erklarung\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-fall-erklarung\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Heim\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"So schreiben sie eine fallerkl\u00e4rung in pandas (mit beispiel)\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Ihr Leitfaden f\u00fcr statistische Kompetenz !\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de-DE\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\",\"name\":\"Dr. Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr. Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Hallo, ich bin Benjamin, ein pensionierter Statistikprofessor, der sich zum engagierten Statorials-Lehrer entwickelt hat. 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