{"id":892,"date":"2023-07-28T09:46:04","date_gmt":"2023-07-28T09:46:04","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/drop-na-pandas\/"},"modified":"2023-07-28T09:46:04","modified_gmt":"2023-07-28T09:46:04","slug":"drop-na-pandas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/drop-na-pandas\/","title":{"rendered":"So l\u00f6schen sie zeilen mit nan-werten in pandas"},"content":{"rendered":"

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H\u00e4ufig m\u00f6chten Sie m\u00f6glicherweise Zeilen mit NaN-Werten in einem Pandas-DataFrame entfernen. Gl\u00fccklicherweise ist dies mit der Funktion pandas dropna()<\/a> einfach zu bewerkstelligen.<\/span><\/p>\n

Dieses Tutorial zeigt mehrere Beispiele f\u00fcr die Verwendung dieser Funktion im folgenden Pandas DataFrame:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> scipy.stats as<\/span> stats\n\n#create DataFrame with some NaN values<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'rating': [np.nan, 85, np.nan, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],\n                   'points': [np.nan, 25, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],\n                   'assists': [5, 7, 7, np.nan, 5, 7, 6, 9, 9, 5],\n                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\n        rating points assists rebounds\n0 NaN NaN 5.0 11\n1 85.0 25.0 7.0 8\n2 NaN 14.0 7.0 10\n3 88.0 16.0 NaN 6\n4 94.0 27.0 5.0 6\n5 90.0 20.0 7.0 9\n6 76.0 12.0 6.0 6\n7 75.0 15.0 9.0 10\n8 87.0 14.0 9.0 10\n9 86.0 19.0 5.0 7\n<\/strong><\/pre>\n
 Beispiel 1: Zeilen mit NaN-Werten l\u00f6schen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um alle Zeilen zu entfernen, die NaN- Werte<\/em> enthalten:<\/span><\/p>\n
 df. dropna<\/span> ()\n\n\trating points assists rebounds\n1 85.0 25.0 7.0 8\n4 94.0 27.0 5.0 6\n5 90.0 20.0 7.0 9\n6 76.0 12.0 6.0 6\n7 75.0 15.0 9.0 10\n8 87.0 14.0 9.0 10\n9 86.0 19.0 5.0 7\n<\/strong><\/pre>\n
 Beispiel 2: Zeilen mit allen NaN-Werten entfernen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um alle Zeilen zu entfernen, die alle<\/em> NaN-Werte in jeder Spalte enthalten:<\/span><\/p>\n
 df. dropna<\/span> (how=' all<\/span> ') \n\n        rating points assists rebounds\n0 NaN NaN 5.0 11\n1 85.0 25.0 7.0 8\n2 NaN 14.0 7.0 10\n3 88.0 16.0 NaN 6\n4 94.0 27.0 5.0 6\n5 90.0 20.0 7.0 9\n6 76.0 12.0 6.0 6\n7 75.0 15.0 9.0 10\n8 87.0 14.0 9.0 10\n9 86.0 19.0 5.0 7\n<\/strong><\/pre>\n
 In diesem bestimmten DataFrame gab es keine Zeilen mit allen NaN-Werten, daher wurde keine der Zeilen gel\u00f6scht.<\/span><\/p>\n
 Beispiel 3: Zeilen unter einem bestimmten Schwellenwert l\u00f6schen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen wir alle Zeilen entfernen, die nicht mindestens<\/em> eine bestimmte Anzahl an Nicht-NaN-Werten enthalten:<\/span><\/p>\n
 df. dropna<\/span> (thresh= 3<\/span> ) \n\n\trating points assists rebounds\n1 85.0 25.0 7.0 8\n2 NaN 14.0 7.0 10\n3 88.0 16.0 NaN 6\n4 94.0 27.0 5.0 6\n5 90.0 20.0 7.0 9\n6 76.0 12.0 6.0 6\n7 75.0 15.0 9.0 10\n8 87.0 14.0 9.0 10\n9 86.0 19.0 5.0 7\n<\/strong><\/pre>\n
 Die allererste Zeile des urspr\u00fcnglichen DataFrame enthielt nicht mindestens drei Nicht-NaN-Werte, daher war dies die einzige Zeile, die entfernt wurde.<\/span><\/p>\n
 Beispiel 4: L\u00f6schen Sie eine Zeile mit Nan-Werten in einer bestimmten Spalte<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um alle Zeilen zu entfernen, die einen NaN-Wert in einer bestimmten Spalte haben:<\/span><\/p>\n
 df. dropna<\/span> (subset=[' assists<\/span> '])\n\n\trating points assists rebounds\n0 NaN NaN 5.0 11\n1 85.0 25.0 7.0 8\n2 NaN 14.0 7.0 10\n4 94.0 27.0 5.0 6\n5 90.0 20.0 7.0 9\n6 76.0 12.0 6.0 6\n7 75.0 15.0 9.0 10\n8 87.0 14.0 9.0 10\n9 86.0 19.0 5.0 7<\/strong><\/pre>\n
 Beispiel 5: Setzen Sie den Index zur\u00fcck, nachdem Zeilen mit NaNs gel\u00f6scht wurden<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um den Index des DataFrame zur\u00fcckzusetzen, nachdem Zeilen mit NaN-Werten gel\u00f6scht wurden:<\/span><\/p>\n
 #drop all rows that have any NaN values<\/span>\ndf = df. dropna<\/span> ()\n\n#reset index of DataFrame<\/span>\ndf = df. reset_index<\/span> (drop=True)\n\n#view DataFrame<\/span>\ndf\n\n        rating points assists rebounds\n0 85.0 25.0 7.0 8\n1 94.0 27.0 5.0 6\n2 90.0 20.0 7.0 9\n3 76.0 12.0 6.0 6\n4 75.0 15.0 9.0 10\n5 87.0 14.0 9.0 10\n6 86.0 19.0 5.0 77<\/strong><\/pre>\n
 Die vollst\u00e4ndige Dokumentation zur Funktion dropna() finden Sie hier<\/a> .<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
H\u00e4ufig m\u00f6chten Sie m\u00f6glicherweise Zeilen mit NaN-Werten in einem Pandas-DataFrame entfernen. Gl\u00fccklicherweise ist dies mit der Funktion pandas dropna() einfach zu bewerkstelligen. Dieses Tutorial zeigt mehrere Beispiele f\u00fcr die Verwendung dieser Funktion im folgenden Pandas DataFrame: import numpy as np import scipy.stats as stats #create DataFrame with some NaN values df = pd.DataFrame({‚rating‘: [np.nan, 85, […]<\/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":"\nSo l\u00f6schen Sie Zeilen mit NaN-Werten in Pandas<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Eine einfache Erkl\u00e4rung zum L\u00f6schen von Zeilen mit NaN-Werten in einem Pandas-DataFrame.\" \/>\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\/drop-na-pandas\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"So l\u00f6schen Sie Zeilen mit NaN-Werten in Pandas\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Eine einfache Erkl\u00e4rung zum L\u00f6schen von Zeilen mit NaN-Werten in einem Pandas-DataFrame.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/de\/drop-na-pandas\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-28T09:46:04+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\/drop-na-pandas\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/drop-na-pandas\/\",\"name\":\"So l\u00f6schen Sie Zeilen mit NaN-Werten in Pandas\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-28T09:46:04+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-28T09:46:04+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\"},\"description\":\"Eine einfache Erkl\u00e4rung zum L\u00f6schen von Zeilen mit NaN-Werten in einem Pandas-DataFrame.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/drop-na-pandas\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/de\/drop-na-pandas\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/drop-na-pandas\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Heim\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"So l\u00f6schen sie zeilen mit nan-werten in pandas\"}]},{\"@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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