{"id":2865,"date":"2023-07-20T08:29:01","date_gmt":"2023-07-20T08:29:01","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-ersetzen-inf-durch-0\/"},"modified":"2023-07-20T08:29:01","modified_gmt":"2023-07-20T08:29:01","slug":"pandas-ersetzen-inf-durch-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-ersetzen-inf-durch-0\/","title":{"rendered":"Pandas: so ersetzen sie inf durch null"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um die inf- und -inf-Werte in einem Pandas-DataFrame durch Null zu ersetzen:<\/span><\/p>\n

 df. replace<\/span> ([np. inf<\/span> , -np. inf<\/span> ], 0<\/span> , inplace= True<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: Ersetzen Sie inf in Pandas durch Zero<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen \u00fcber verschiedene Basketballspieler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n                   ' points<\/span> ': [18, np. inf<\/span> , 19, np. inf<\/span> , 14, 11, 20, 28],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, np. inf<\/span> ],\n                   ' rebounds<\/span> ': [np. inf<\/span> , 8, 10, 6, 6, -np. inf<\/span> , 9, 12]})<\/span>\n\n#view DataFrame\ndf\n\n\tteam points assists rebounds\n0 A 18.0 5.0 lower\n1 B lower 7.0 8.0\n2 C 19.0 7.0 10.0\n3D lower 9.0 6.0\n4 E 14.0 12.0 6.0\n5 F 11.0 9.0 -low\n6G 20.0 9.0 9.0\n7H 28.0 lower 12.0\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass der DataFrame mehrere inf- und -inf-Werte enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um diese inf- und -inf-Werte durch Null zu ersetzen:<\/span><\/p>\n
 #replace inf and -inf with zero\n<\/span>df. replace<\/span> ([np. inf<\/span> , -np. inf<\/span> ], 0<\/span> , inplace= True<\/span> )\n<\/span>\n#view updated DataFrame\ndf\n<\/span>\nteam points assists<\/span> rebounds\n0 A 18.0 5.0<\/span> 0.0\n1 B 0.0 7.0<\/span> 8.0\n2 C 19.0 7.0<\/span> 10.0\n3 D 0.0 9.0<\/span> 6.0\n4 E 14.0 12.0<\/span> 6.0\n5 F 11.0 9.0<\/span> 0.0\n6G 20.0 9.0<\/span> 9.0\n7 H 28.0 0.0<\/span> 12.0<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass jeder der inf- und -inf-Werte durch Null ersetzt wurde.<\/span><\/p>\n
 Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation der Ersetzungsfunktion<\/strong> in Pandas finden Sie hier<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n
 So unterstellen Sie fehlende Werte in Pandas<\/a>
 So z\u00e4hlen Sie fehlende Werte in Pandas<\/a>
 So f\u00fcllen Sie NaN-Werte in Pandas mit dem Mittelwert<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um die inf- und -inf-Werte in einem Pandas-DataFrame durch Null zu ersetzen: df. replace ([np. inf , -np. inf ], 0 , inplace= True ) Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird. 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