<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um die erste Zeile eines Pandas-DataFrames zu finden, die bestimmte Kriterien erf\u00fcllt:<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie diese Syntax in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um die erste Zeile zu finden, in der der Wert in der Teamspalte<\/strong> \u201eB\u201c entspricht:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen sehen, dass sich die erste Zeile, in der der Wert in der Teamspalte<\/strong> \u201eB\u201c entspricht, an Indexposition 3 befindet.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um die erste Zeile zu finden, in der der Wert in der Punktespalte<\/b> gr\u00f6\u00dfer als 15 und der Wert in der Assists-<\/strong> Spalte gr\u00f6\u00dfer als 10 ist:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen sehen, dass sich die erste Zeile, in der der Wert in der Punktespalte<\/b> gr\u00f6\u00dfer als 15 und der Wert in der Assists-<\/strong> Spalte gr\u00f6\u00dfer als 10 ist, an Indexposition 2 befindet.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um die erste Zeile zu finden, in der der Wert in der Punktespalte<\/b> gr\u00f6\u00dfer als 15 oder der Wert in der Assists-<\/strong> Spalte gr\u00f6\u00dfer als 10 ist:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen sehen, dass sich die erste Zeile, in der der Wert in der Punktespalte<\/b> gr\u00f6\u00dfer als 15 oder der Wert in der Assists-<\/strong> Spalte gr\u00f6\u00dfer als 10 ist, an der Indexposition 0 befindet.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So w\u00e4hlen Sie Zeilen ohne NaN-Werte in Pandas aus<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um die erste Zeile eines Pandas-DataFrames zu finden, die bestimmte Kriterien erf\u00fcllt: #get first row where value in ‚team‘ column is equal to ‚B‘ df[df. team == ‚ B ‚]. iloc [0] #get index of first row where value in ‚team‘ column is equal to ‚B‘ df[df. team == […]<\/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 #get first row where value in 'team' column is equal to 'B'<\/span>\ndf[df. team<\/span> == ' B<\/span> ']. iloc<\/span> [0]\n\n<\/strong>#get index of first row where value in 'team' column is equal to 'B'<\/span>\ndf[df. team<\/span> == ' B<\/span> ']. index<\/span> [0]<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],\n ' points<\/span> ': [18, 13, 19, 14, 24, 21, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 17, 9, 12, 9, 5, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists\n0 to 18 5\n1 to 13 7\n2 A 19 17\n3 B 14 9\n4 B 24 12\n5 C 21 9\n6 C 20 5\n7 C 28 12\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Finden Sie die erste Zeile, die ein Kriterium erf\u00fcllt<\/strong><\/span><\/h2>\n
#find first row where team is equal to 'B'\n<\/span>df[df. team<\/span> == ' B<\/span> ']. iloc<\/span> [0]\n\nteam B\npoints 14\nassists 9\nName: 3, dtype: object\n\n#find index of first row where team is equal to 'B'\n<\/span>df[df. team<\/span> == ' B<\/span> ']. index<\/span> [0]\n\n3<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Suchen Sie die erste Zeile, die mehrere Kriterien erf\u00fcllt<\/strong><\/span><\/h2>\n
#find first row where points > 15 and assists > 10\n<\/span>df[(df. points<\/span> > 15) &<\/span> (df. assists<\/span> > 10)]. iloc<\/span> [0]\n\nteam A\npoints 19\nassists 17\nName: 2, dtype: object\n\n#find index of first row where points > 15 and assists > 10\n<\/span>df[(df. points<\/span> > 15) &<\/span> (df. assists<\/span> > 10)]. index<\/span> [0]\n\n2<\/strong><\/pre>\n Beispiel 3: Finden Sie die erste Zeile, die eines von vielen Kriterien erf\u00fcllt<\/strong><\/span><\/h2>\n
#find first row where points > 15 or assists > 10\n<\/span>df[(df. points<\/span> > 15) |<\/span> (df. assists<\/span> > 10)]. iloc<\/span> [0]\n\nteam A\npoints 18\nassists 5\nName: 0, dtype: object\n\n#find index of first row where points > 15 or assists > 10\n<\/span>df[(df. points<\/span> > 15) |<\/span> (df. assists<\/span> > 10)]. index<\/span> [0]\n\n0<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So w\u00e4hlen Sie Zeilen basierend auf Spaltenwerten in Pandas aus<\/a>
So w\u00e4hlen Sie einzelne Zeilen in Pandas aus<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"