<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Zeilen in einem Pandas-DataFrame basierend auf Indexwerten zu filtern:<\/span><\/p>\n Dadurch wird der Pandas-DataFrame so gefiltert, dass er nur Zeilen enth\u00e4lt, deren Indexwerte in some_list<\/strong> enthalten sind.<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass Indexwerte numerisch sind.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir m\u00f6chten Zeilen filtern, deren Indexwert 1, 5, 6 oder 7 ist.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen dazu die folgende Syntax verwenden:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass nur Zeilen mit einem Indexwert von 1, 5, 6 oder 7 zur\u00fcckgegeben werden.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass Indexwerte Zeichenwerte sind.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir m\u00f6chten Zeilen filtern, deren Indexwert gleich A, C, F oder G ist.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen dazu die folgende Syntax verwenden:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass nur Zeilen mit einem Indexwert von A, C, F oder G zur\u00fcckgegeben werden.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So f\u00fcgen Sie eine Zeile in einen Pandas DataFrame ein<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Zeilen in einem Pandas-DataFrame basierend auf Indexwerten zu filtern: df_filtered = df[df. index . isin (some_list)] Dadurch wird der Pandas-DataFrame so gefiltert, dass er nur Zeilen enth\u00e4lt, deren Indexwerte in some_list enthalten sind. Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden k\u00f6nnen. Beispiel […]<\/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_filtered = df[df. index<\/span> . isin<\/span> (some_list)]\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Nach numerischen Indexwerten filtern<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n points assists rebounds\n0 18 5 11\n1 22 7 8\n2 19 7 10\n3 14 9 6\n4 14 12 6\n5 11 9 5\n6 20 9 9\n7 28 4 12<\/strong><\/span><\/pre>\n #define list of index values\n<\/span>some_list = [1, 5, 6, 7]\n\n#filter for rows in list\n<\/span>df_filtered = df[df. index<\/span> . isin<\/span> (some_list)]\n\n#view filtered DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df_filtered)\n\n points assists rebounds\n1 22 7 8\n5 11 9 5\n6 20 9 9\n7 28 4 12<\/span><\/span><\/strong>\n<\/pre>\n Beispiel 2: Filtern nach nicht numerischen Indexwerten<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]},\n index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'])\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n points assists rebounds\nA 18 5 11\nB 22 7 8\nC 19 7 10\nD 14 9 6\nE 14 12 6\nF 11 9 5\nG 20 9 9\nH 28 4 12<\/strong><\/span><\/pre>\n #define list of index values\n<\/span>some_list = ['A', 'C', 'F', 'G']\n\n#filter for rows in list\n<\/span>df_filtered = df[df. index<\/span> . isin<\/span> (some_list)]\n\n#view filtered DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df_filtered)\n\n points assists rebounds\nA 18 5 11\nC 19 7 10\nF 11 9 5\nG 20 9 9<\/span><\/span><\/strong>\n<\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So entfernen Sie die erste Zeile in Pandas DataFrame<\/a>
So l\u00f6schen Sie Zeilen in Pandas DataFrame basierend auf der Bedingung<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"