<\/p>\n
U kunt de volgende syntaxis gebruiken om de eerste rij van een Panda DataFrame te vinden die aan specifieke criteria voldoet:<\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken met de volgende panda’s DataFrame:<\/span><\/p>\n We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om de eerste rij te vinden waar de waarde in de teamkolom<\/strong> gelijk is aan „B“:<\/span><\/p>\n We kunnen zien dat de eerste rij waar de waarde in de teamkolom<\/strong> gelijk is aan „B“ zich op indexpositie 3 bevindt.<\/span><\/p>\n We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om de eerste rij te vinden waar de waarde in de puntenkolom<\/b> groter is dan 15 en de waarde in de assists-<\/strong> kolom groter is dan 10:<\/span><\/p>\n We kunnen zien dat de eerste rij waar de waarde in de puntenkolom<\/b> groter is dan 15 en de waarde in de assists-<\/strong> kolom groter is dan 10, zich op indexpositie 2 bevindt.<\/span><\/p>\n We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om de eerste rij te vinden waar de waarde in de puntenkolom<\/b> groter is dan 15 of de waarde in de assists-<\/strong> kolom groter is dan 10:<\/span><\/p>\n We kunnen zien dat de eerste rij waar de waarde in de puntenkolom<\/b> groter is dan 15 of de waarde in de assists-<\/strong> kolom groter is dan 10, zich op indexpositie 0 bevindt.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in panda’s kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe rijen zonder NaN-waarden in Panda’s te selecteren<\/a> U kunt de volgende syntaxis gebruiken om de eerste rij van een Panda DataFrame te vinden die aan specifieke criteria voldoet: #get first row where value in ‚team‘ column is equal to ‚B‘ df[df. team == ‚ B ‚]. iloc [0] #get index of first row where value in ‚team‘ column is equal to ‚B‘ […]<\/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":[],"class_list":["post-3774","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n #get first row where value in 'team' column is equal to 'B'<\/span>\ndf[df. team<\/span> == ' B<\/span> ']. iloc<\/span> [0]\n\n<\/strong>#get index of first row where value in 'team' column is equal to 'B'<\/span>\ndf[df. team<\/span> == ' B<\/span> ']. index<\/span> [0]<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],\n ' points<\/span> ': [18, 13, 19, 14, 24, 21, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 17, 9, 12, 9, 5, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists\n0 to 18 5\n1 to 13 7\n2 A 19 17\n3 B 14 9\n4 B 24 12\n5 C 21 9\n6 C 20 5\n7 C 28 12\n<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 1: Zoek de eerste rij die aan een criterium voldoet<\/strong><\/span><\/h2>\n
#find first row where team is equal to 'B'\n<\/span>df[df. team<\/span> == ' B<\/span> ']. iloc<\/span> [0]\n\nteam B\npoints 14\nassists 9\nName: 3, dtype: object\n\n#find index of first row where team is equal to 'B'\n<\/span>df[df. team<\/span> == ' B<\/span> ']. index<\/span> [0]\n\n3<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 2: Zoek de eerste rij die aan meerdere criteria voldoet<\/strong><\/span><\/h2>\n
#find first row where points > 15 and assists > 10\n<\/span>df[(df. points<\/span> > 15) &<\/span> (df. assists<\/span> > 10)]. iloc<\/span> [0]\n\nteam A\npoints 19\nassists 17\nName: 2, dtype: object\n\n#find index of first row where points > 15 and assists > 10\n<\/span>df[(df. points<\/span> > 15) &<\/span> (df. assists<\/span> > 10)]. index<\/span> [0]\n\n2<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 3: Zoek de eerste rij die aan een van de vele criteria voldoet<\/strong><\/span><\/h2>\n
#find first row where points > 15 or assists > 10\n<\/span>df[(df. points<\/span> > 15) |<\/span> (df. assists<\/span> > 10)]. iloc<\/span> [0]\n\nteam A\npoints 18\nassists 5\nName: 0, dtype: object\n\n#find index of first row where points > 15 or assists > 10\n<\/span>df[(df. points<\/span> > 15) |<\/span> (df. assists<\/span> > 10)]. index<\/span> [0]\n\n0<\/strong><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Hoe u rijen selecteert op basis van kolomwaarden in Pandas<\/a>
Hoe afzonderlijke rijen in Panda’s te selecteren<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"