<\/p>\n
Vaak wilt u misschien rijnummers in een Panda DataFrame krijgen die een bepaalde waarde bevatten.<\/span><\/p>\n Gelukkig is dit eenvoudig te doen met behulp van de .index-<\/strong> functie.<\/span><\/p>\n Deze tutorial toont verschillende voorbeelden van praktisch gebruik van deze functie.<\/span><\/p>\n Stel dat we de volgende panda’s DataFrame hebben:<\/span><\/p>\n We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om de regelnummers te krijgen waarbij „team“ gelijk is aan Mavs:<\/span><\/p>\n We kunnen zien dat de teamnaam gelijk is aan ‚Mavs‘ bij lijnenindex 0<\/strong> en 1<\/strong> .<\/span><\/p>\n We kunnen ook de regelnummers krijgen waar de teamnaam voorkomt in een bepaalde lijst met teamnamen:<\/span><\/p>\n We kunnen zien dat de teamnaam gelijk is aan ‚Mavs‘ of ‚Spurs‘ bij rij-indices 0<\/strong> , 1<\/strong> en 2<\/strong> .<\/span><\/p>\n Stel dat we de volgende panda’s DataFrame hebben:<\/span><\/p>\n Als u weet dat een enkele rij overeenkomt met een bepaalde waarde, kunt u dat unieke rijnummer ophalen met behulp van de volgende syntaxis:<\/span><\/p>\n We kunnen zien dat het team gelijk is aan „Celtics“ op rijindex nummer 3<\/strong> .<\/span><\/p>\n Stel dat we de volgende panda’s DataFrame hebben:<\/span><\/p>\n Als u het totale aantal rijen wilt weten waarin een kolom gelijk is aan een bepaalde waarde, kunt u de volgende syntaxis gebruiken:<\/span><\/p>\n We kunnen zien dat dit team gelijk is aan \u201cMavs\u201d op een totaal van 2<\/strong> lijnen.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in panda’s kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe unieke waarden in meerdere kolommen in Panda’s te vinden<\/a> Vaak wilt u misschien rijnummers in een Panda DataFrame krijgen die een bepaalde waarde bevatten. Gelukkig is dit eenvoudig te doen met behulp van de .index- functie. Deze tutorial toont verschillende voorbeelden van praktisch gebruik van deze functie. Voorbeeld 1: Haal rijnummers op die overeenkomen met een bepaalde waarde Stel dat we de volgende panda’s […]<\/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-979","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n Voorbeeld 1: Haal rijnummers op die overeenkomen met een bepaalde waarde<\/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 Voorbeeld 2: Verkrijg een uniek rijnummer<\/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 Voorbeeld 3: Haal de som van regelnummers op<\/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 Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Hoe u een Pandas DataFrame op meerdere voorwaarden kunt filteren<\/a>
Hoe ontbrekende waarden in een Pandas DataFrame te tellen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"