Question 1

Wie erstelle ich ein DataFrame in Pandas aus einem Dictionary?

Accepted Answer

Sie können ein DataFrame mit pd.DataFrame(dictionary) erstellen, wobei die Dictionary-Keys zu Spaltennamen werden. Beispiel: df = pd.DataFrame({'Name': ['Anna', 'Bob'], 'Alter': [25, 30]}). Dies ist eine der einfachsten Methoden zur DataFrame-Erstellung.

Question 2

Wie erkenne ich fehlende Werte in einem DataFrame?

Accepted Answer

Verwenden Sie df.isnull() oder df.isna() um fehlende Werte zu identifizieren. Mit df.isnull().sum() erhalten Sie die Anzahl fehlender Werte pro Spalte. Diese Funktionen geben Boolean-Werte zurück, die anzeigen, wo Daten fehlen.

Question 3

Wie entferne ich Zeilen mit fehlenden Werten?

Accepted Answer

Nutzen Sie df.dropna() um alle Zeilen mit mindestens einem fehlenden Wert zu entfernen. Mit df.dropna(subset=['Spaltenname']) können Sie nur Zeilen entfernen, die in bestimmten Spalten fehlende Werte haben. Verwenden Sie inplace=True, um die Änderungen dauerhaft zu speichern.

Question 4

Wie fülle ich fehlende Werte mit bestimmten Werten auf?

Accepted Answer

Verwenden Sie df.fillna(wert) um alle fehlenden Werte durch einen bestimmten Wert zu ersetzen. Sie können auch df.fillna(df.mean()) für den Durchschnitt oder df.fillna(method='forward') für Forward-Fill verwenden. Dies ist oft besser als das komplette Entfernen von Zeilen.

Question 5

Wie lade ich Daten aus einer CSV-Datei in ein DataFrame?

Accepted Answer

Nutzen Sie pd.read_csv('dateiname.csv') um CSV-Dateien zu laden. Sie können Parameter wie sep=',' für das Trennzeichen oder header=0 für die Kopfzeile angeben. Dies ist die häufigste Methode, um externe Daten in Pandas zu importieren.

Python Pandas Grundlagen – DataFrames erstellen & Daten bereinigen

Lernkarten zu Python Basics