Ich kenne den Datensatz nicht, aber vielleicht hast du die Möglichkeit die Ausreißer einfach mittels "drop + condition" zu löschen.

df.drop(df[(df.column_weg > value_X) & (df.column_kraft == 0)].index, inplace=True)

Hi Leute,

ich arbeite zur Zeit mit kleinen 'float' Zahlen und bin auf ein Problem gestoßen, welches ich bisher nicht verstehen konnte.

Ich habe folgende Funktion geschrieben:


from scipy import constants

def calc_multi_eigenvalues(n_x, n_y, n_z, length_a, length_b, length_c, mass ...

Ja jetzt fange ich an zu verstehen : D Comprehensions ist das Zauberwort.

@ Sirius3 : einfachTobi hat nur nichts-sagende Variablennamen benutzt, weil er auf mein letztes Beispiel geantwortet hat. Das geht auf meine Kappe

Super vielen lieben Dank an alle

Die csv.-Datei wurde mit dem folgenden Code eingelesen.

daten = []
input_file = csv.reader(open('Verzeichnis/Dateiname.csv'))
for row in input_file:
row[1] = int(row[1])
row[2] = int(row[2])
daten.append(row)

Dabei ist die obige Frage-/Problemstellung aufgekommen. Ich dachte, dass das obige ...

Hey,

vielen lieben Dank für eure Antworten. Ich glaube zu verstehen, wo mein Denkfehler bei den for-Schleifen gelegen hat.
Ich bin wirklich von dem Missverständnis ausgegangen, wie es @__deets__ geschildert hat, dass die Zuweisungen eine Art Referenz zu den eigentlichen Elementen herstellen.

Und ...

Hey Pythonianer,

ich sitze zur Zeit vor folgendem Problem und hoffe, dass ihr mir mit eurem Wissen und eurer Erfahrung weiterhelfen könnt.

Gegeben sei eine Liste, die als Elemente wiederum Listen beinhaltet:
t_liste = [["tag", "8", "20"], ["Nacht", "21", "7"]]

Das Ziel besteht nun darin, die ...