<\/p>\n
Seringkali Anda mungkin ingin mendapatkan nomor baris dalam pandas DataFrame yang berisi nilai tertentu.<\/span><\/p>\n Untungnya, hal ini mudah dilakukan dengan menggunakan fungsi .index<\/strong> .<\/span><\/p>\n Tutorial ini menunjukkan beberapa contoh penggunaan praktis fungsi ini.<\/span><\/p>\n Misalkan kita memiliki panda DataFrame berikut:<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk mendapatkan nomor baris di mana “tim” sama dengan Mavs:<\/span><\/p>\n Kita dapat melihat bahwa nama tim sama dengan ‘Mavs’ pada indeks baris 0<\/strong> dan 1<\/strong> .<\/span><\/p>\n Kita juga bisa mendapatkan nomor baris dimana nama tim ditemukan dalam daftar nama tim tertentu:<\/span><\/p>\n Kita dapat melihat bahwa nama tim sama dengan ‘Mavs’ atau ‘Spurs’ pada indeks baris 0<\/strong> , 1<\/strong> dan 2<\/strong> .<\/span><\/p>\n Misalkan kita memiliki panda DataFrame berikut:<\/span><\/p>\n Jika Anda mengetahui bahwa satu baris cocok dengan nilai tertentu, Anda dapat mengambil nomor baris unik tersebut menggunakan sintaks berikut:<\/span><\/p>\n Kita dapat melihat bahwa tim tersebut setara dengan “Celtics” pada indeks baris nomor 3<\/strong> .<\/span><\/p>\n Misalkan kita memiliki panda DataFrame berikut:<\/span><\/p>\n Jika Anda ingin mengetahui jumlah total baris yang kolomnya sama dengan nilai tertentu, Anda dapat menggunakan sintaks berikut:<\/span><\/p>\n Kita dapat melihat bahwa tim ini setara dengan \u201cMavs\u201d di total 2<\/strong> baris.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di panda:<\/span><\/p>\n Cara menemukan nilai unik di beberapa kolom di Pandas<\/a> Seringkali Anda mungkin ingin mendapatkan nomor baris dalam pandas DataFrame yang berisi nilai tertentu. Untungnya, hal ini mudah dilakukan dengan menggunakan fungsi .index . Tutorial ini menunjukkan beberapa contoh penggunaan praktis fungsi ini. Contoh 1: Dapatkan nomor baris yang sesuai dengan nilai tertentu Misalkan kita memiliki panda DataFrame berikut: import pandas as pd #createDataFrame df […]<\/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 Contoh 1: Dapatkan nomor baris yang sesuai dengan nilai tertentu<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],\n 'assists': [5, 7, 7, 9, 12],\n 'team': ['Mavs', 'Mavs', 'Spurs', 'Celtics', 'Warriors']})\n\n#view DataFrame<\/span> \nprint<\/span> (df)\n\n team assists points\n0 25 5 Mavs\n1 12 7 Mavs\n2 15 7 Spurs\n3 14 9 Celtics\n4 19 12 Warriors\n<\/strong><\/pre>\n #get row numbers where 'team' is equal to Mavs<\/span>\ndf[df[' team<\/span> '] == ' Mavs<\/span> ']. index<\/span>\n\nInt64Index([0, 1], dtype='int64')\n<\/strong><\/pre>\n #get row numbers where 'team' is equal to Mavs or Spurs<\/span>\nfilter_list = [' Mavs<\/span> ', ' Spurs<\/span> ']\n\n#return only rows where team is in the list of team names\n<\/span>df[df. team<\/span> . isin<\/span> (filter_list)]. index\n<\/span><\/span><\/span>\nInt64Index([0, 1, 2], dtype='int64')\n<\/strong><\/pre>\n Contoh 2: Dapatkan nomor baris unik<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],\n 'assists': [5, 7, 7, 9, 12],\n 'team': ['Mavs', 'Mavs', 'Spurs', 'Celtics', 'Warriors']})<\/strong><\/pre>\n #get the row number where team is equal to Celtics<\/span>\ndf[df[' team<\/span> '] == ' Celtics<\/span> ']. index<\/span> [ 0<\/span> ]\n\n3<\/strong><\/pre>\n Contoh 3: Dapatkan jumlah nomor baris<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19],\n 'assists': [5, 7, 7, 9, 12],\n 'team': ['Mavs', 'Mavs', 'Spurs', 'Celtics', 'Warriors']})<\/strong><\/pre>\n #find total number of rows where team is equal to Mavs<\/span>\nlen<\/span> (df[df[' team<\/span> '] == ' Celtics<\/span> ']. index )<\/span><\/span>\n\n2<\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Cara memfilter Pandas DataFrame pada berbagai kondisi<\/a>
Cara menghitung nilai yang hilang di Pandas DataFrame<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"