<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um einen \u201eEnth\u00e4lt nicht\u201c-Filter in einem Pandas-DataFrame durchzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Methode 1: Zeilen filtern, die keine bestimmte Zeichenfolge enthalten<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Zeilen filtern, die eine von mehreren bestimmten Zeichenfolgen nicht enthalten<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie der Pandas-DataFrame nach Zeilen gefiltert wird, deren Teamspalte<\/strong> nicht \u201eets\u201c im Namen enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass der resultierende DataFrame keine Zeilen enth\u00e4lt, deren Wert in der Teamspalte<\/strong> \u201eets\u201c im Namen enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n Insbesondere wurden die folgenden Teams vom DataFrame ausgeschlossen:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass jeder dieser Teamnamen \u201eets\u201c im Namen hatte.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie der Pandas-DataFrame nach Zeilen gefiltert wird, deren Teamspalte<\/strong> nicht \u201eets\u201c im Namen enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass der resultierende DataFrame keine Zeilen enth\u00e4lt, deren Wert in der Teamspalte<\/strong> \u201eets\u201c oder \u201eurs\u201c im Namen enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n Hinweis<\/strong> : Die |<\/strong> Der Operator bedeutet \u201eODER\u201c in Pandas.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Filtervorg\u00e4nge in Pandas durchgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n So filtern Sie einen Pandas DataFrame nach Spaltenwerten Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um einen \u201eEnth\u00e4lt nicht\u201c-Filter in einem Pandas-DataFrame durchzuf\u00fchren: Methode 1: Zeilen filtern, die keine bestimmte Zeichenfolge enthalten filtered_df = df[df[‚ my_column ‚]. str . contains (‚ some_string ‚) == False ] Methode 2: Zeilen filtern, die eine von mehreren bestimmten Zeichenfolgen nicht enthalten filtered_df = df[df[‚ my_column ‚]. str […]<\/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 filtered_df = df[df[' my_column<\/span> ']. str<\/span> . contains<\/span> (' some_string<\/span> ') ==<\/span> False<\/span> ]\n<\/strong><\/pre>\n filtered_df = df[df[' my_column<\/span> ']. str<\/span> . contains<\/span> (' string1|string2|string3<\/span> ') ==<\/span> False<\/span> ]<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['Nets', 'Rockets', 'Mavs', 'Spurs', 'Kings', 'Nuggets'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists rebounds\n0 Nets 18 5 11\n1 Rockets 22 7 8\n2 Mavs 19 7 10\n3 Spurs 14 9 6\n4 Kings 14 12 6\n5 Nuggets 11 9 5\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Zeilen filtern, die keine bestimmte Zeichenfolge enthalten<\/strong><\/span><\/h2>\n
#filter for rows that do not contain 'ets' in the 'team' column\n<\/span>filtered_df = df[df[' team<\/span> ']. str<\/span> . contains<\/span> (' ets<\/span> ') ==<\/span> False<\/span> ]\n\n#view filtered DataFrame\n<\/span>print<\/span> (filtered_df)\n\n team points assists rebounds\n2 Mavs 19 7 10\n3 Spurs 14 9 6\n4 Kings 14 12 6<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Beispiel 2: Filtern Sie Zeilen, die eine von mehreren bestimmten Zeichenfolgen nicht enthalten<\/strong><\/span><\/h2>\n
#filter for rows that do not contain 'ets' or 'urs' in the 'team' column\n<\/span>filtered_df = df[df[' team<\/span> ']. str<\/span> . contains<\/span> (' ets|urs<\/span> ') ==<\/span> False<\/span> ]\n\n#view filtered DataFrame\n<\/span>print<\/span> (filtered_df)\n\n team points assists rebounds\n2 Mavs 19 7 10\n4 Kings 14 12 6<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So filtern Sie Pandas DataFrame-Zeilen nach Datum<\/a>
So filtern Sie einen Pandas DataFrame nach mehreren Bedingungen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"