{"id":4371,"date":"2023-07-11T15:20:37","date_gmt":"2023-07-11T15:20:37","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-ist-in-mehreren-spalten\/"},"modified":"2023-07-11T15:20:37","modified_gmt":"2023-07-11T15:20:37","slug":"pandas-ist-in-mehreren-spalten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-ist-in-mehreren-spalten\/","title":{"rendered":"Pandas: so verwenden sie isin f\u00fcr mehrere spalten"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden mit der Pandas-Funktion isin()<\/strong> verwenden, um basierend auf mehreren Spalten in einem Pandas-DataFrame zu filtern:<\/span><\/p>\n

Methode 1: Filtern, wenn mehrere Spalten bestimmten Werten entsprechen<\/strong><\/span><\/p>\n

 df = df[df[[' team<\/span> ', ' position<\/span> ']]. isin<\/span> ([' A<\/span> ',' Guard<\/span> ']). all<\/span> (axis= 1<\/span> )]\n<\/strong><\/pre>\n
 In diesem speziellen Beispiel wird der DataFrame nach Zeilen gefiltert, in denen die Teamspalte<\/strong> \u201eA\u201c und<\/b> die Positionsspalte<\/strong> \u201eGuard\u201c entspricht.<\/span><\/p>\n
 Methode 2: Filtern Sie, wobei mindestens eine Spalte einem bestimmten Wert entspricht<\/strong><\/span><\/p>\n
 df = df[df[[' team<\/span> ', ' position<\/span> ']]. isin<\/span> ([' A<\/span> ',' Guard<\/span> ']). any<\/span> (axis= 1<\/span> )]<\/strong><\/pre>\n
 In diesem speziellen Beispiel wird der DataFrame nach Zeilen gefiltert, in denen die Teamspalte<\/strong> \u201eA\u201c oder<\/b> die Positionsspalte<\/strong> \u201eGuard\u201c entspricht.<\/span><\/p>\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\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n                   ' position<\/span> ': ['Guard', 'Guard', 'Forward', 'Forward',\n                                'Guard', 'Guard', 'Forward', 'Forward'],\n                   ' points<\/span> ': [11, 18, 10, 22, 26, 35, 19, 12]})\n                   \n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team position points\n0 A Guard 11\n1 A Guard 18\n2 A Forward 10\n3 A Forward 22\n4 B Guard 26\n5 B Guard 35\n6 B Forward 19\n7 B Forward 12<\/strong><\/pre>\n
 Beispiel 1: Filtern, bei dem mehrere Spalten bestimmten Werten entsprechen<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um den DataFrame so zu filtern, dass er nur Zeilen enth\u00e4lt, in denen die Teamspalte<\/strong> \u201eA\u201c und<\/b> die Positionsspalte<\/strong> \u201eGuard\u201c entspricht.<\/span><\/p>\n
 #filter rows where team column is 'A' and position column is 'Guard'<\/span>\ndf = df[df[[' team<\/span> ', ' position<\/span> ']]. isin<\/span> ([' A<\/span> ',' Guard<\/span> ']). all<\/span> (axis= 1<\/span> )]\n\n#view filtered DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n  team position points\n0 A Guard 11\n1 A Guard 18\n<\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass nur Zeilen im gefilterten DataFrame verbleiben, in denen die Teamspalte<\/strong> \u201eA\u201c und<\/b> die Positionsspalte<\/strong> \u201eGuard\u201c entspricht.<\/span><\/p>\n
 Beispiel 2: Filtern, bei dem mindestens eine Spalte einem bestimmten Wert entspricht<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um den DataFrame so zu filtern, dass er nur Zeilen enth\u00e4lt, in denen die Teamspalte<\/strong> \u201eA\u201c oder<\/b> die Positionsspalte<\/strong> \u201eGuard\u201c entspricht.<\/span><\/p>\n
 #filter rows where team column is 'A' or position column is 'Guard'<\/span>\ndf = df[df[[' team<\/span> ', ' position<\/span> ']]. isin<\/span> ([' A<\/span> ',' Guard<\/span> ']). any<\/span> (axis= 1<\/span> )]\n\n#view filtered DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n  team position points\n0 A Guard 11\n1 A Guard 18\n2 A Forward 10\n3 A Forward 22\n4 B Guard 26\n5 B Guard 35\n<\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass nur Zeilen im gefilterten DataFrame verbleiben, in denen die Teamspalte<\/strong> \u201eA\u201c oder<\/b> die Positionsspalte<\/strong> \u201eGuard\u201c entspricht.<\/span><\/p>\n
 Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation f\u00fcr die Pandas-Funktion isin()<\/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 f\u00fcgen Sie einen Filter zur Pivot-Tabelle hinzu<\/a>
 Pandas: So filtern Sie \u201eEnth\u00e4lt nicht\u201c<\/a>
 Pandas: So filtern Sie Zeilen, die eine bestimmte Zeichenfolge enthalten<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden mit der Pandas-Funktion isin() verwenden, um basierend auf mehreren Spalten in einem Pandas-DataFrame zu filtern: Methode 1: Filtern, wenn mehrere Spalten bestimmten Werten entsprechen df = df[df[[‚ team ‚, ‚ position ‚]]. isin ([‚ A ‚,‘ Guard ‚]). all (axis= 1 )] In diesem speziellen Beispiel wird der DataFrame nach […]<\/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 isin f\u00fcr mehrere Spalten \u2013 Statistik<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie die Funktion isin() mit mehreren Spalten in einem Pandas-DataFrame verwenden, einschlie\u00dflich Beispielen.\" \/>\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-ist-in-mehreren-spalten\/\" \/>\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 isin f\u00fcr mehrere Spalten \u2013 Statistik\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie die Funktion isin() mit mehreren Spalten in einem Pandas-DataFrame verwenden, einschlie\u00dflich Beispielen.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-ist-in-mehreren-spalten\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-11T15:20:37+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-ist-in-mehreren-spalten\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-ist-in-mehreren-spalten\/\",\"name\":\"Pandas: So verwenden Sie isin f\u00fcr mehrere Spalten \u2013 Statistik\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-11T15:20:37+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-11T15:20:37+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\"},\"description\":\"In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie die Funktion isin() mit mehreren Spalten in einem Pandas-DataFrame verwenden, einschlie\u00dflich Beispielen.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-ist-in-mehreren-spalten\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-ist-in-mehreren-spalten\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-ist-in-mehreren-spalten\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Heim\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Pandas: so verwenden sie isin f\u00fcr mehrere 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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