{"id":4245,"date":"2023-07-12T13:48:34","date_gmt":"2023-07-12T13:48:34","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-dropna-spezifische-spalte\/"},"modified":"2023-07-12T13:48:34","modified_gmt":"2023-07-12T13:48:34","slug":"pandas-dropna-spezifische-spalte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-dropna-spezifische-spalte\/","title":{"rendered":"Pandas: so verwenden sie dropna() mit bestimmten spalten"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen die Funktion dropna()<\/strong> mit dem Argument subset<\/strong> verwenden, um Zeilen aus einem Pandas-DataFrame zu entfernen, die fehlende Werte in bestimmten Spalten enthalten.<\/span><\/p>\n

Hier sind die h\u00e4ufigsten M\u00f6glichkeiten, diese Funktion in der Praxis zu nutzen:<\/span><\/p>\n

Methode 1: Zeilen mit fehlenden Werten in einer bestimmten Spalte entfernen<\/strong><\/span><\/p>\n

 df. dropna<\/span> (subset = [' column1<\/span> '], inplace= True<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 Methode 2: Zeilen mit fehlenden Werten in einer von mehreren spezifischen Spalten entfernen<\/strong><\/span><\/p>\n
 df. dropna<\/span> (subset = [' column1<\/span> ', ' column2<\/span> ', ' column3<\/span> '], inplace= True<\/span> )<\/strong><\/pre>\n
 Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n                   ' points<\/span> ': [18, np.nan, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n                   ' assists<\/span> ': [5, np.nan, np.nan, 9, 12, 9, 9, 4],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, np.nan]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points assists rebounds\n0 A 18.0 5.0 11.0\n1 B NaN NaN 8.0\n2 C 19.0 NaN 10.0\n3D 14.0 9.0 6.0\n4 E 14.0 12.0 6.0\n5 F 11.0 9.0 5.0\n6G 20.0 9.0 9.0\n7H 28.0 4.0 NaN\n<\/strong><\/pre>\n
 Beispiel 1: Zeilen mit fehlenden Werten in einer bestimmten Spalte entfernen<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen wir Zeilen mit fehlenden Werten in der Spalte \u201eassistions\u201c entfernen:<\/span><\/p>\n
 #drop rows with missing values in 'assists' column\n<\/span>df. dropna<\/span> (subset = [' assists<\/span> '], inplace= True<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points assists rebounds\n0 A 18.0 5.0 11.0\n3D 14.0 9.0 6.0\n4 E 14.0 12.0 6.0\n5 F 11.0 9.0 5.0\n6G 20.0 9.0 9.0\n7H 28.0 4.0 NaN<\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass die beiden Zeilen mit fehlenden Werten in der Spalte \u201eAssists\u201c beide aus dem DataFrame entfernt wurden.<\/span><\/p>\n
 Beachten Sie au\u00dferdem, dass die letzte Zeile des DataFrame auch dann beibehalten wird, wenn ein Wert fehlt, da sich der fehlende Wert nicht in der Spalte \u201ehelps\u201c befindet.<\/span><\/p>\n
 Beispiel 2: Zeilen mit fehlenden Werten in einer von mehreren spezifischen Spalten entfernen<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um Zeilen mit fehlenden Werten in den Spalten \u201ePunkte\u201c oder<\/strong> \u201eBounces\u201c zu entfernen:<\/span><\/p>\n
 #drop rows with missing values in 'points' or 'rebounds' column\n<\/span>df. dropna<\/span> (subset = [' points<\/span> ', ' rebounds<\/span> '], inplace= True<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points assists rebounds\n0 A 18.0 5.0 11.0\n2 C 19.0 NaN 10.0\n3D 14.0 9.0 6.0\n4 E 14.0 12.0 6.0\n5 F 11.0 9.0 5.0\n6G 20.0 9.0 9.0<\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass die beiden Zeilen mit fehlenden Werten in den Spalten \u201ePunkte\u201c oder<\/strong> \u201eBounces\u201c aus dem DataFrame entfernt wurden.<\/span><\/p>\n
 Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation f\u00fcr die Funktion pandas dropna()<\/strong> finden Sie hier<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
 In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n
 Pandas: So setzen Sie den Index nach der Verwendung von dropna() zur\u00fcck<\/a>
 Pandas: So entfernen Sie Spalten mit NaN-Werten<\/a>
 Pandas: So l\u00f6schen Sie Zeilen basierend auf mehreren Bedingungen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Sie k\u00f6nnen die Funktion dropna() mit dem Argument subset verwenden, um Zeilen aus einem Pandas-DataFrame zu entfernen, die fehlende Werte in bestimmten Spalten enthalten. Hier sind die h\u00e4ufigsten M\u00f6glichkeiten, diese Funktion in der Praxis zu nutzen: Methode 1: Zeilen mit fehlenden Werten in einer bestimmten Spalte entfernen df. dropna (subset = [‚ column1 ‚], inplace= […]<\/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":"\nPandas: So verwenden Sie dropna() mit bestimmten Spalten \u2013 Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie man dropna() in Pandas verwendet, um Zeilen mit fehlendem Wert in bestimmten Spalten zu l\u00f6schen, einschlie\u00dflich eines Beispiels.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-dropna-spezifische-spalte\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Pandas: So verwenden Sie dropna() mit bestimmten Spalten \u2013 Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie man dropna() in Pandas verwendet, um Zeilen mit fehlendem Wert in bestimmten Spalten zu l\u00f6schen, einschlie\u00dflich eines Beispiels.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-dropna-spezifische-spalte\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-12T13:48:34+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Dr. Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-dropna-spezifische-spalte\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-dropna-spezifische-spalte\/\",\"name\":\"Pandas: So verwenden Sie dropna() mit bestimmten Spalten \u2013 Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-12T13:48:34+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-12T13:48:34+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\"},\"description\":\"In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie man dropna() in Pandas verwendet, um Zeilen mit fehlendem Wert in bestimmten Spalten zu l\u00f6schen, einschlie\u00dflich eines Beispiels.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-dropna-spezifische-spalte\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-dropna-spezifische-spalte\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-dropna-spezifische-spalte\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Heim\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Pandas: so verwenden sie dropna() mit bestimmten spalten\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Ihr Leitfaden f\u00fcr statistische Kompetenz !\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de-DE\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\",\"name\":\"Dr. Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Dr. Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Hallo, ich bin Benjamin, ein pensionierter Statistikprofessor, der sich zum engagierten Statorials-Lehrer entwickelt hat. 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