{"id":949,"date":"2023-07-28T05:14:10","date_gmt":"2023-07-28T05:14:10","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-filtern-mehrere-bedingungen\/"},"modified":"2023-07-28T05:14:10","modified_gmt":"2023-07-28T05:14:10","slug":"pandas-filtern-mehrere-bedingungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-filtern-mehrere-bedingungen\/","title":{"rendered":"So filtern sie einen pandas dataframe nach mehreren bedingungen"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Oft m\u00f6chten Sie einen Pandas-DataFrame nach mehreren Bedingungen filtern. Gl\u00fccklicherweise ist dies mit booleschen Operationen einfach zu bewerkstelligen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Tutorial bietet mehrere Beispiele zum Filtern des folgenden Pandas-DataFrames unter verschiedenen Bedingungen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C'],\n                   'points': [25, 12, 15, 14, 19],\n                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12],\n                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame<\/span> \ndf\n\n        team points assists rebounds\n0 to 25 5 11\n1 to 12 7 8\n2 B 15 7 10\n3 B 14 9 6\n4 C 19 12 6\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 1: Mit \u201eUnd\u201c nach mehreren Bedingungen filtern<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie der DataFrame mithilfe des Operators <em>und<\/em> ( <strong>&amp;<\/strong> ) gefiltert wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#return only rows where points is greater than 13 and assists is greater than 7<\/span>\ndf[(df. <span style=\"color: #3366ff;\">points<\/span> &gt; 13) <span style=\"color: #993300;\">&amp;<\/span> (df. <span style=\"color: #3366ff;\">assists<\/span> &gt; 7)]\n\n        team points assists rebounds\n3 B 14 9 6\n4 C 19 12 6\n\n<span style=\"color: #008080;\">#return only rows where team is 'A' and points is greater than or equal to 15\n<\/span>df[(df. <span style=\"color: #3366ff;\">team<\/span> == 'A') <span style=\"color: #993300;\">&amp;<\/span> (df. <span style=\"color: #3366ff;\">points<\/span> &gt;= 15)]\n\n\n        team points assists rebounds\n0 to 25 5 11\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 2: Mit \u201eOder\u201c nach mehreren Bedingungen filtern<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie der DataFrame mit dem Operator <i>or<\/i> ( <strong>|<\/strong> ) gefiltert wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#return only rows where points is greater than 13 or assists is greater than 7<\/span>\ndf[(df. <span style=\"color: #3366ff;\">dots<\/span> &gt; 13) <span style=\"color: #993300;\">|<\/span> (df. <span style=\"color: #3366ff;\">assists<\/span> &gt; 7)]\n\n\n        team points assists rebounds\n0 to 25 5 11\n2 B 15 7 10\n3 B 14 9 6\n4 C 19 12 6\n\n<span style=\"color: #008080;\">#return only rows where team is 'A' or points is greater than or equal to 15\n<\/span>df[( <span style=\"color: #3366ff;\">df.team<\/span> == 'A') <span style=\"color: #993300;\">|<\/span> (df. <span style=\"color: #3366ff;\">points<\/span> &gt;= 15)]\n\n        team points assists rebounds\n0 to 25 5 11\n1 to 12 7 8\n2 B 15 7 10\n4 C 19 12 6<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 3: Mithilfe einer Liste nach mehreren Bedingungen filtern<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie der DataFrame dort gefiltert wird, wo sich Zeilenwerte in einer Liste befinden.<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#define a list of values<\/span>\nfilter_list = [12, 14, 15]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#return only rows where points is in the list of values<\/span>\ndf[df. <span style=\"color: #3366ff;\">points<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">isin<\/span> (filter_list)]\n\n\tteam points assists rebounds\n1 to 12 7 8\n2 B 15 7 10\n3 B 14 9 6\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define another list of values\n<\/span>filter_list2 = ['A', 'C']\n\n<span style=\"color: #008080;\">#return only rows where team is in the list of values\n<\/span>df[df. <span style=\"color: #3366ff;\">team<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">isin<\/span> (filter_list2)]\n\n\n        team points assists rebounds\n0 to 25 5 11\n1 to 12 7 8\n4 C 19 12 6<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><em>Weitere Panda-Tutorials finden Sie <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/die-statistik-erklart-konzepte-auf-einfache-und-direkte-weise.-wir-erleichtern-das-erlernen-von-statistiken\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">hier<\/a> .<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Oft m\u00f6chten Sie einen Pandas-DataFrame nach mehreren Bedingungen filtern. Gl\u00fccklicherweise ist dies mit booleschen Operationen einfach zu bewerkstelligen. Dieses Tutorial bietet mehrere Beispiele zum Filtern des folgenden Pandas-DataFrames unter verschiedenen Bedingungen: import pandas as pd #createDataFrame df = pd.DataFrame({&#8218;team&#8216;: [&#8218;A&#8216;, &#8218;A&#8216;, &#8218;B&#8216;, &#8218;B&#8216;, &#8218;C&#8216;], &#8218;points&#8216;: [25, 12, 15, 14, 19], &#8218;assists&#8216;: [5, 7, 7, 9, [&hellip;]<\/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":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>So filtern Sie einen Pandas DataFrame nach mehreren Bedingungen<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Eine einfache Erkl\u00e4rung, wie ein Pandas-DataFrame nach mehreren Bedingungen gefiltert wird, einschlie\u00dflich mehrerer Beispiele.\" \/>\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-filtern-mehrere-bedingungen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"So filtern Sie einen Pandas DataFrame nach mehreren Bedingungen\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Eine einfache Erkl\u00e4rung, wie ein Pandas-DataFrame nach mehreren Bedingungen gefiltert wird, einschlie\u00dflich mehrerer Beispiele.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-filtern-mehrere-bedingungen\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-28T05:14:10+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-filtern-mehrere-bedingungen\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-filtern-mehrere-bedingungen\/\",\"name\":\"So filtern Sie einen Pandas DataFrame nach mehreren Bedingungen\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-28T05:14:10+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-28T05:14:10+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/#\/schema\/person\/ec75c4d6365f2708f8a0ad3a42121aa0\"},\"description\":\"Eine einfache Erkl\u00e4rung, wie ein Pandas-DataFrame nach mehreren Bedingungen gefiltert wird, einschlie\u00dflich mehrerer Beispiele.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-filtern-mehrere-bedingungen\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-filtern-mehrere-bedingungen\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-filtern-mehrere-bedingungen\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Heim\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"So filtern sie einen pandas dataframe nach mehreren bedingungen\"}]},{\"@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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