Danke @__blackjack__ das mit 'nth()' schaue ich mir an!

Vieles findet man selber und es klappt, zumindest manchmal, dann tatsächlich.
Aber oft spart man mit den Hinweisen hier viel Zeit!

Was die Überprüfung betrifft zähle ich mich auch zu den Paranoikern. Aber trotzdem, der Hinweis ist immer ...

Ist jetzt so gelöst:

Das ist ja unglaublich, was man mit groupby alles machen kann!

Habs hinbekommen:
Kann man head(5) und tail(5) in einem Schritt hinbekommen?

Vielen Dank schon einmal @__blackjack__

Groupby hätte ich jetzt z.B. so verstanden:
Aber wie kann ich mir mit groupby z.B. die 5 größten Werte für df_Sort('Rho_Summe') für jedes Jahr anzeigen lassen?

Hallo zusammen,

fast habe ich mein Ziel schon selber erreicht. Leider etwas "unschön" aber ich stehe ja noch am Anfang!

Ich habe einen DataFrame (356, 22).
Diesen habe ich mit:
df_Sort = df_1.sort_values(by=['Jahr', 'Rho_Summe'], ascending=[True, False])
innerhalb jeden Jahres sortiert.

Je Jahr ...

Damit hat man alle DS ja.

Danke für Eure Hilfe!

Gruß und schönen Tag
Hias

Mit nichts meine ich einfach keine Berücksichtigung an der Stelle, damit ein ggf. vorhandener Wert nicht überschrieben wird.
Die Jahre werden doch aufsummiert pro Jahr/Durchlauf, bis zum letzten angegebenen Jahr (<=2018). Durch das np.nan wird das nicht aktuell betrachtete Jahr mit nan wieder ...

Ok, ok ich verschone Euch mit meiner 'while'-Schleife
Ich kriege es ja hin, mich hätte es ja rein wegen der Syntax interessiert.

Eine aller letzte Frage: Ich gebe ja das np.nan an. Kann man an der Stelle auch angeben, dass nichts unternommen werden soll ?

Es geht mir rein um das Verständnis. Normal würde ich alle erstellen und dann filtern.

Ich hab es fast:

df_1 = df
varJahr = 2014
while varJahr <= 2018:
print(varJahr)
df_1['Rho_Summe'] = np.where(df_1['Jahr'] == varJahr,
df_1['Rho-Invest'] + df_1['Rho-WI'] + df_1['Rho-EU'] +
df_1['Rho-BMBF ...

Die Benennung ist nicht gut, stimmt! Ich möchte vorhandenes nacherstellen und daher bin ich nicht einfallsreich.

Die Erstellung geht ohne Schleife problemlos. Die while-Bedingung geht ohne Schleife auch problemlos.

Eigentlich möchte ich die while Schleife in Kombination mit where hinbekommen.

Hallo Leute,

ich probiere folgende Schleife zum laufen zu kriegen:

df_1 ist ein DataFrame (356,22) mit mehreren Jahren (2014 bis 2018)
Die "Rho" Werte sollen addiert werden und die Summen jedes Datensatzes in einer zusätzlichen Spalte am Ende angefügt werden.

df_1 = df
varJahr = 2014
while ...

Vielen Dank für die Hilfe klappt jetzt einwandfrei!

Schönen Tag und Gruß
Hias

`dataSet_target_2018` ist ein DataFrame mit der Größe (73,1) mit Werten wie z.B. 0.166049, 0.0746339, 0, -0.002679, ...

Das DataSet_2018 besteht nur aus Werten wie oben gezeigt.

Ich wollte folgendes Beispiel mit eigenen Werten nachvollziehen: https://data-science-blog.com/blog/2017/10/17/lineare ...

Ok, klar. Sorry habe es vergessen.

grr_2018 = pd.plotting.scatter_matrix(dataSet_2018[cols_target_2018 + cols_ratio_2018]
,c = dataSet_target_2018
,diagonal = 'kde'
,figsize=(20, 20)
,marker = 'o'
,hist_kwds={'bins' : 20}
,s = 60
,alpha = 0.8)
plt.show()][/code

Hallo zusammen,

Python ist neu für mich. Vermutlich ist meine Frage eine Kleinigkeit für Euch.

Folgender Code:

grr_2018 = pd.plotting.scatter_matrix(dataSet_2018[cols_target_2018 + cols_ratio_2018]
,c = dataSet_target_2018 #c=solors für color?
,diagonal = 'kde' #ansonsten Standard = Histogram ...