{"id":3299,"date":"2023-07-18T05:14:02","date_gmt":"2023-07-18T05:14:02","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-pop-reihe\/"},"modified":"2023-07-18T05:14:02","modified_gmt":"2023-07-18T05:14:02","slug":"pandas-pop-reihe","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-pop-reihe\/","title":{"rendered":"Pandas: so extrahieren sie zeilen aus dataframe"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Mit der Funktion <strong>pop()<\/strong> k\u00f6nnen Sie schnell eine Spalte aus einem Pandas-DataFrame entfernen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um die Funktion <strong>pop()<\/strong> zum Entfernen von Zeilen zu verwenden, m\u00fcssen Sie zuerst den DataFrame transponieren und dann die Funktion <strong>pop()<\/strong> verwenden, um die Spalten (d. h. die Zeilen aus dem urspr\u00fcnglichen DataFrame) zu entfernen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#pop the row in index position 3<\/span>\ndf. <span style=\"color: #3366ff;\">T.<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">pop<\/span> ( <span style=\"color: #008000;\">3<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Zeigen Sie die Zeilen des Pandas DataFrame an<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame\n<\/span>df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n  team points assists\n0 to 18 5\n1 B 22 7\n2 C 19 7\n3 D 14 9\n4 E 14 12\n5 F 11 9\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen wir nun an, wir m\u00f6chten die Zeile an Indexposition 3 aus dem DataFrame l\u00f6schen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen den DataFrame transponieren und dann die Funktion <strong>pop()<\/strong> verwenden, um die Zeile an Indexposition 3 zu entfernen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#define transposed DataFrame\n<\/span>df_transpose = df. <span style=\"color: #3366ff;\">T<\/span>\n\n<span style=\"color: #008080;\">#remove row in index position 3 of original DataFrame\n<\/span>df_transpose. <span style=\"color: #3366ff;\">pop<\/span> ( <span style=\"color: #008000;\">3<\/span> )\n\nteam D\npoints 14\nassists 9\nName: 3, dtype: object<\/span><\/span><\/strong>\n<\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen wir den DataFrame erneut transponieren, um den urspr\u00fcnglichen DataFrame mit einer gel\u00f6schten Zeile wiederherzustellen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#transpose back to original DataFrame\n<\/span>df = df_transpose. <span style=\"color: #3366ff;\">T<\/span>\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view updated DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n  team points assists\n0 to 18 5\n1 B 22 7\n2 C 19 7\n4 E 14 12\n5 F 11 9\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass die Zeile an Indexposition 3 aus dem DataFrame entfernt wurde.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Alle anderen Zeilen im DataFrame bleiben erhalten.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation der Funktion <strong>pop()<\/strong> in Pandas finden Sie <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/docs\/reference\/api\/pandas.DataFrame.pop.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hier<\/a> .<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-zeile-einfugen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fcgen Sie eine Zeile in einen Pandas DataFrame ein<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-fallen-in-die-erste-reihe\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So entfernen Sie die erste Zeile in Pandas DataFrame<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-loschen-zeilen-mit-bedingung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So l\u00f6schen Sie Zeilen in Pandas DataFrame basierend auf der Bedingung<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mit der Funktion pop() k\u00f6nnen Sie schnell eine Spalte aus einem Pandas-DataFrame entfernen. 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