DataFrame-Zeilen mit pandas filtern
Boolesche Masken ermöglichen Filter nach Zahlen, Text, Datum oder kombinierten Kriterien.
Was ist DataFrame-Zeilen mit pandas filtern?
Boolesche Masken ermöglichen Filter nach Zahlen, Text, Datum oder kombinierten Kriterien.
Wähle Zeilen anhand einer oder mehrerer Bedingungen aus.
Wann wird dieser Ansatz verwendet?
- Tabellarische Daten einlesen, bereinigen und umformen.
- Daten aus CSV-Dateien, APIs und Datenbanken analysieren.
- Berichte und statistische Auswertungen erstellen.
Beispielcode
main.py
import pandas as pd
students = pd.DataFrame({
"name": ["Ada", "Lin", "Sam", "Mia"],
"score": [95, 78, 91, 84],
})
high_scores = students[students["score"] >= 90]
print(high_scores)Erwartete Ausgabe
name score
0 Ada 95
2 Sam 91So funktioniert es
Der Vergleich erzeugt eine Series, die am Index des DataFrames ausgerichtet ist. Nur Positionen mit True werden zurückgegeben.
Ändere die Werte und führe das Programm im CodeUtility Python Online-Compiler aus, ohne Python lokal zu installieren.
Übungsaufgaben
Verändere Eingaben und Randfälle, bevor du die Lösung mit größeren Datenmengen testest.
- Ergänze Zeilen, Spalten und fehlende Werte.
- Kombiniere Filtern, Sortieren und groupby in einer Auswertung.
- Lies eine reale Datei ein und überprüfe die Datentypen.