<\/p>\n
U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om rijen in een Panda DataFrame te selecteren op basis van de waarden van een Booleaanse reeks:<\/span><\/p>\n Hierdoor kunt u elk van de rijen in het Panda DataFrame selecteren waarbij de overeenkomstige waarde in de Booleaanse reeks True<\/strong> is.<\/span><\/p>\n Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n Stel dat we het volgende panda’s DataFrame hebben dat informatie bevat over verschillende basketbalspelers:<\/span><\/p>\n We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om alle rijen in het DataFrame te selecteren waar de overeenkomstige waarde in een Booleaanse reeks True<\/strong> is:<\/span><\/p>\n Houd er rekening mee dat de enige rijen die worden geretourneerd de rijen zijn waarvoor de corresponderende waarde in de Booleaanse reeks True<\/strong> is.<\/span><\/p>\n Houd er ook rekening mee dat u de volgende syntaxis kunt gebruiken om alleen rijen in de kolom „punten“ van het DataFrame te selecteren waarbij de overeenkomstige waarde in de Booleaanse reeks True<\/strong> is.<\/span><\/span><\/p>\n Houd er rekening mee dat de enige rijen die door de kolom „punten“ worden geretourneerd, de rijen zijn waarin de overeenkomstige waarde in de Booleaanse reeks True<\/strong> is.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in panda’s kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe rijen te filteren op basis van tekenreekslengte in Pandas<\/a> U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om rijen in een Panda DataFrame te selecteren op basis van de waarden van een Booleaanse reeks: #define boolean series bools = pd. Series ([ True , False , True , True , False , False , False , True ]) #select rows in DataFrame based on values in […]<\/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-3783","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n #define boolean series<\/span>\nbools = pd. Series<\/span> ([ True<\/span> , False<\/span> , True<\/span> , True<\/span> , False<\/span> , False<\/span> , False<\/span> , True<\/span> ])\n\n#select rows in DataFrame based on values in boolean series\n<\/span>df[bools. values<\/span> ]\n<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld: Selecteer rijen in Pandas DataFrame met behulp van een Booleaanse reeks<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 B 22 7 8\n2 C 19 7 10\n3 D 14 9 6\n4 E 14 12 6\n5 F 11 9 5\n6 G 20 9 9\n7:28 4 12<\/strong><\/pre>\n #define boolean series<\/span>\nbools = pd. Series<\/span> ([ True<\/span> , False<\/span> , True<\/span> , True<\/span> , False<\/span> , False<\/span> , False<\/span> , True<\/span> ])\n\n#select rows in DataFrame based on values in boolean series\n<\/span>df[bools. values<\/span> ]\n\n team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n2 C 19 7 10\n3 D 14 9 6\n7:28 4 12\n<\/strong><\/pre>\n #define boolean series<\/span>\nbools = pd. Series<\/span> ([ True<\/span> , False<\/span> , True<\/span> , True<\/span> , False<\/span> , False<\/span> , False<\/span> , True<\/span> ])\n\n#select rows in points column based on values in boolean series\n<\/span>df[' points<\/span> '][bools. values<\/span> ]\n\n0 18\n2 19\n3 14\n7 28\nName: points, dtype: int64\n<\/strong><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Hoe rijen zonder NaN-waarden in Panda’s te selecteren<\/a>
Hoe u rijen selecteert op basis van kolomwaarden in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"