<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um ein Tupel aus zwei Spalten in einem Pandas-DataFrame zu erstellen:<\/span><\/p>\n Diese spezielle Formel erstellt eine neue Spalte namens new_column<\/strong> , bei der es sich um ein Tupel handelt, das aus Spalte1<\/strong> und Spalte2<\/strong> im DataFrame besteht.<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen \u00fcber verschiedene Basketballspieler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um eine neue Spalte namens assist_points<\/strong> zu erstellen, bei der es sich um ein Tupel handelt, das aus den Werten der Punkte-<\/strong> und Assists<\/strong> -Spalten gebildet wird:<\/span><\/p>\n Die neue Spalte namens \u201eassist_points\u201c<\/strong> ist ein Tupel, das aus den Spalten \u201epoints<\/strong> \u201c und \u201e assis\u201c<\/strong> besteht.<\/span><\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass Sie bei Bedarf auch mehr als zwei Spalten in ein Tupel aufnehmen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt beispielsweise, wie ein Tupel erstellt wird, das die Werte aus den urspr\u00fcnglichen drei Spalten des DataFrame verwendet:<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen dieselbe grundlegende Syntax verwenden, um eine Tupelspalte mit beliebig vielen Spalten zu erstellen.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n So entfernen Sie doppelte Zeilen in Pandas<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um ein Tupel aus zwei Spalten in einem Pandas-DataFrame zu erstellen: df[‚ new_column ‚] = list(zip(df. column1 , df. column2 )) Diese spezielle Formel erstellt eine neue Spalte namens new_column , bei der es sich um ein Tupel handelt, das aus Spalte1 und Spalte2 im DataFrame besteht. Das […]<\/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[' new_column<\/span> '] = list(zip(df. column1<\/span> , df. column2<\/span> ))\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel: Erstellen Sie in Pandas ein Tupel aus zwei Spalten<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>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\n6 G 20 9\n7:28 a.m. 4\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #create new column that is a tuple of points and assists columns\n<\/span>df[' points_assists<\/span> '] = list(zip(df. points<\/span> , df. assists<\/span> ))\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists points_assists\n0 to 18 5 (18.5)\n1 B 22 7 (22, 7)\n2 C 19 7 (19, 7)\n3 D 14 9 (14, 9)\n4 E 14 12 (14, 12)\n5 F 11 9 (11, 9)\n6 G 20 9 (20, 9)\n7:28 4 (28.4)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #create new column that is a tuple of team, points and assists columns\n<\/span>df[' all_columns<\/span> '] = list(zip(df. team<\/span> , df. points<\/span> , df. assists<\/span> ))\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists all_columns\n0 A 18 5 (A, 18, 5)\n1 B 22 7 (B, 22, 7)\n2 C 19 7 (C, 19, 7)\n3 D 14 9 (D, 14, 9)\n4 E 14 12 (E, 14, 12)\n5 F 11 9 (F, 11, 9)\n6 G 20 9 (G, 20, 9)\n7 A.M. 28 4 (H.28.4)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So entfernen Sie doppelte Spalten in Pandas<\/a>
So z\u00e4hlen Sie Duplikate in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"