<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die Funktion query()<\/strong> in Pandas verwenden, um den Wert in einer Spalte basierend auf dem Wert in einer anderen Spalte zu extrahieren.<\/span><\/p>\n Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax:<\/span><\/p>\n In diesem speziellen Beispiel wird jeder Wert aus der Punktespalte<\/strong> extrahiert, wobei die Teamspalte<\/strong> gleich A ist.<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie diese Syntax in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie jeder Wert aus der Punktespalte<\/strong> extrahiert wird, wobei der Teamspaltenwert<\/strong> gleich \u201eA\u201c ist:<\/span><\/p>\n Diese Funktion gibt die vier Werte in der Punktespalte<\/strong> zur\u00fcck, wobei der entsprechende Wert in der Teamspalte<\/strong> \u201eA\u201c entspricht.<\/span><\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie jeder Wert aus der Punktespalte<\/strong> extrahiert wird, wobei der Wert der Teamspalte<\/strong> \u201eA\u201c oder<\/em> der Wert der Positionsspalte<\/strong> \u201eG\u201c entspricht:<\/span><\/p>\n Diese Funktion gibt die sechs Werte in der Punktespalte<\/strong> zur\u00fcck, wobei der entsprechende Wert in der Teamspalte<\/strong> \u201eA\u201c oder<\/em> der Wert in der Positionsspalte<\/strong> \u201eG\u201c entspricht.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie jeder Wert aus der Punktespalte<\/strong> extrahiert wird, wobei der Teamspaltenwert<\/strong> \u201eA\u201c und<\/i> der Positionsspaltenwert<\/strong> \u201eG\u201c entspricht:<\/span><\/p>\n Diese Funktion gibt die beiden Werte in der Punktespalte<\/strong> zur\u00fcck, wobei der entsprechende Wert in der Teamspalte<\/strong> \u201eA\u201c und<\/i> der Wert in der Positionsspalte<\/strong> \u201eG\u201c entspricht.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Pandas: So w\u00e4hlen Sie Spalten basierend auf der Bedingung aus<\/a> Sie k\u00f6nnen die Funktion query() in Pandas verwenden, um den Wert in einer Spalte basierend auf dem Wert in einer anderen Spalte zu extrahieren. Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax: df. query (“ team==’A‘ „)[“ points „] In diesem speziellen Beispiel wird jeder Wert aus der Punktespalte extrahiert, wobei die Teamspalte gleich A ist. […]<\/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> (\" team=='A'<\/span> \")[\" points<\/span> \"]<\/strong><\/span><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' position<\/span> ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],\n ' points<\/span> ': [11, 28, 10, 26, 6, 25, 29, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team position points\n0 AG 11\n1 AG 28\n2 AF10\n3AF 26\n4 BG 6\n5 BG 25\n6 BF 29\n7 BF 12\n<\/span><\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Spaltenwerte basierend auf einer erf\u00fcllten Bedingung extrahieren<\/strong><\/h2>\n
#extract each value in points column where team is equal to 'A'\n<\/span>df. query<\/span> (\" team=='A'<\/span> \")[\" points<\/span> \"]\n\n0 11\n1 28\n2 10\n3 26\nName: points, dtype: int64\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Extrahieren Sie Spaltenwerte basierend auf einer von vielen erf\u00fcllten Bedingungen<\/strong><\/h2>\n
#extract each value in points column where team is 'A' or position is 'G'\n<\/span>df. query<\/span> (\" team=='A' | position=='G'<\/span> \")[\" points<\/span> \"]\n\n0 11\n1 28\n2 10\n3 26\n4 6\n5 25\nName: points, dtype: int64\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 3: Extrahieren Sie Spaltenwerte basierend auf mehreren erf\u00fcllten Bedingungen<\/strong><\/h2>\n
#extract each value in points column where team is 'A' and position is 'G'\n<\/span>df. query<\/span> (\" team=='A' & position=='G'<\/span> \")[\" points<\/span> \"]\n\n0 11\n1 28\nName: points, dtype: int64\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: Zeilen basierend auf mehreren Bedingungen l\u00f6schen<\/a>
Pandas: Spaltenwerte basierend auf einem anderen DataFrame aktualisieren<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"