<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um Werte in einer Pandas-Reihe zu filtern:<\/span><\/p>\n Methode 1: Filtern Sie Werte basierend auf einer einzelnen Bedingung<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Werte mithilfe der \u201eOR\u201c-Bedingung filtern<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 3: Werte mithilfe der \u201eAND\u201c-Bedingung filtern<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 4: Filtern Sie die in der Liste enthaltenen Werte<\/strong><\/span><\/p>\n In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie Sie die einzelnen Methoden in der Praxis mit der folgenden Pandas-Serie anwenden:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die Pandas-Reihe nach Werten gleich 7 gefiltert wird:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen auch Werte ungleich<\/strong> 7 filtern:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die Pandas-Reihe nach Werten kleiner als 10 oder<\/strong> gr\u00f6\u00dfer als 20 gefiltert wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die Pandas-Reihe nach Werten gr\u00f6\u00dfer als 10 und<\/strong> kleiner als 20 gefiltert wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die Pandas-Reihe nach in einer Liste enthaltenen Werten gefiltert wird:<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere g\u00e4ngige Filtervorg\u00e4nge in Python durchf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So filtern Sie Pandas DataFrame-Zeilen, die eine bestimmte Zeichenfolge enthalten<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um Werte in einer Pandas-Reihe zu filtern: Methode 1: Filtern Sie Werte basierend auf einer einzelnen Bedingung #filter for values equal to 7 my_series. loc [ lambda x:x == 7] Methode 2: Werte mithilfe der \u201eOR\u201c-Bedingung filtern #filter for values less than 10 or greater than 20 my_series. loc […]<\/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 #filter for values equal to 7<\/span>\nmy_series. loc<\/span> [ lambda<\/span> x:x == 7]\n<\/strong><\/pre>\n #filter for values less than 10 or<\/em> greater than 20<\/span>\nmy_series. loc<\/span> [ lambda<\/span> x: (x < 10) | (x > 20)]\n<\/strong><\/pre>\n #filter for values greater than 10 and<\/i> less than 20<\/span>\nmy_series. loc<\/span> [ lambda<\/span> x: (x > 10) & (x < 20)] \n<\/strong><\/pre>\n #filter for values that are equal to 4, 7, or 23<\/span>\nmy_series[my_series. isin<\/span> ([4, 7, 23])]\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create pandas Series\n<\/span>data = pd. Series<\/span> ([4, 7, 7, 12, 19, 23, 25, 30])\n\n#view pandas Series\n<\/span>print<\/span> (data)\n\n0 4\n1 7\n2 7\n3 12\n4 19\n5 23\n6 25\n7 30\ndtype: int64<\/strong><\/span><\/pre>\n Beispiel 1: Werte basierend auf einer Bedingung filtern<\/strong><\/span><\/h2>\n
#filter for values equal to 7\n<\/span>data. loc<\/span> [ lambda<\/span> x:x == 7]\n\n1 7\n2 7\ndtype: int64<\/strong><\/pre>\n #filter for values not equal to 7\n<\/span>data. loc<\/span> [ lambda<\/span> x:x != 7]\n\n0 4\n3 12\n4 19\n5 23\n6 25\n7 30\ndtype: int644<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Filtern Sie Werte mithilfe der \u201eOR\u201c-Bedingung<\/strong><\/span><\/h2>\n
#filter for values less than 10 or<\/em> greater than 20<\/span>\ndata. loc<\/span> [ lambda<\/span> x: (x < 10) | (x > 20)]\n\n0 4\n1 7\n2 7\n5 23\n6 25\n7 30\ndtype: int64<\/strong><\/pre>\n Beispiel 3: Filtern Sie Werte mithilfe der \u201eAND\u201c-Bedingung<\/strong><\/span><\/h2>\n
#filter for values greater than 10 and<\/i> less than 20<\/span>\ndata. loc<\/span> [ lambda<\/span> x: (x > 10) & (x < 20)]\n\n3 12\n4 19\ndtype: int64<\/strong><\/pre>\n Beispiel 4: Filtern Sie die in der Liste enthaltenen Werte<\/strong><\/span><\/h2>\n
#filter for values that are equal to 4, 7, or 23<\/span>\ndata[data. isin<\/span> ([4, 7, 23])]\n\n0 4\n1 7\n2 7\n5 23\ndtype: int64\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So filtern Sie einen Pandas DataFrame nach mehreren Bedingungen<\/a>
So verwenden Sie den \u201eNOT IN\u201c-Filter in Pandas DataFrame<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"