<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um Zeilen in einem Pandas-DataFrame auszuw\u00e4hlen, in denen zwei Spalten gleich sind (oder nicht):<\/span><\/p>\n Methode 1: W\u00e4hlen Sie Zeilen aus, in denen zwei Spalten gleich sind<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: W\u00e4hlen Sie Zeilen aus, in denen zwei Spalten ungleich sind<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um nur die Zeilen im DataFrame auszuw\u00e4hlen, in denen die Werte der Spalten rater1<\/strong> und rater2<\/strong> gleich sind:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass nur Zeilen ausgew\u00e4hlt werden, in denen miss1<\/strong> und miss2<\/strong> gleich sind.<\/span><\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnten auch die Funktion len()<\/strong> verwenden, wenn wir einfach z\u00e4hlen m\u00f6chten, wie viele Zeilen gleiche Werte in den Spalten rater1<\/strong> und rater2<\/strong> haben:<\/span><\/span><\/p>\n Dies sagt uns, dass es 4<\/strong> Zeilen gibt, in denen die Werte der Spalten miss1<\/strong> und miss2<\/strong> gleich sind.<\/span><\/p>\n Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um nur die Zeilen im DataFrame auszuw\u00e4hlen, in denen die Werte der Spalten rater1<\/strong> und rater2<\/strong> nicht gleich sind:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass nur Zeilen ausgew\u00e4hlt werden, in denen miss1<\/strong> und miss2<\/strong> nicht gleich sind.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So benennen Sie Spalten in Pandas um<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um Zeilen in einem Pandas-DataFrame auszuw\u00e4hlen, in denen zwei Spalten gleich sind (oder nicht): Methode 1: W\u00e4hlen Sie Zeilen aus, in denen zwei Spalten gleich sind df. query (‚ column1 ==column2 ‚) Methode 2: W\u00e4hlen Sie Zeilen aus, in denen zwei Spalten ungleich sind df. query (‚ column1 !=column2 […]<\/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. query<\/span> (' column1 ==column2<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n df. query<\/span> (' column1<\/span> !=column2<\/span> ')<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' painting<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],\n ' fail1<\/span> ': ['Good', 'Good', 'Bad', 'Bad', 'Good', 'Good'],\n ' fail2<\/span> ': ['Good', 'Bad', 'Bad', 'Good', 'Good', 'Good']})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n painting rater1 rater2\n0 A Good Good\n1 B Good Bad\n2 C Bad Bad\n3 D Bad Good\n4 E Good Good\n5 F Good Good<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: W\u00e4hlen Sie Zeilen aus, in denen zwei Spalten gleich sind<\/strong><\/span><\/h2>\n
#select rows where rater1 is equal to rater2\n<\/span>df. query<\/span> (' rater1 ==rater2<\/span> ')\n\n painting rater1 rater2\n0 A Good Good\n2 C Bad Bad\n4 E Good Good\n5 F Good Good<\/strong><\/pre>\n #count the number of rows where rater1 is equal to rater2\n<\/span>len<\/span> ( df.query<\/span> (' rater1 ==rater2<\/span> '))\n\n4<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: W\u00e4hlen Sie Zeilen aus, in denen zwei Spalten ungleich sind<\/strong><\/span><\/h2>\n
#select rows where rater1 is not equal to rater2\n<\/span>df. query<\/span> (' rater1 !=rater2<\/span> ')\n\n painting rater1 rater2\n1 B Good Bad\n3 D Bad Good<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So f\u00fcgen Sie einem Pandas DataFrame eine Spalte hinzu
So \u00e4ndern Sie die Spaltenreihenfolge in Pandas DataFrame<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"