Supprimer Les Doublons Python: Plan Maison 8 Chambres 2

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Saturday, 20 July 2024

API Fonctions Python Pandas Fonction Pandas DataFrame DataFrame. drop_duplicates() Créé: November-16, 2020 | Mise à jour: February-21, 2021 Syntaxe de Frame. drop_duplicates(): Exemples de codes: Supprimer les lignes en double en utilisant Pandas t_index() Méthode Exemples de codes: Définissez le paramètre subset Pandas t_index() Méthode Exemples de codes: Définissez le paramètre keep Pandas t_index() Méthode Exemples de codes: Définissez le paramètre ignore_index dans la méthode Pandas t_index() La fonction Python Pandas DataFrame. drop_duplicates() supprime toutes les lignes en double dans le DataFrame. Syntaxe de Frame. drop_duplicates(): DataFrame. drop_duplicates(subset: Union[Hashable, Sequence[Hashable], NoneType] = None, keep: Union[str, bool] = 'first', inplace: bool = False, ignore_index: bool = False) Paramètres subset Étiquette de colonne ou séquence d'étiquettes. Colonnes à prendre en compte lors de l'identification des doublons keep first, last ou False. Supprimer tous les doublons sauf le premier ( keep=first), supprimer tous les doublons sauf le dernier ( keep=first) ou supprimer tous les doublons ( keep=False) inplace Booléen.

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Si True, modifiez l'appelant DataFrame. ignore_index Booléen. Si True, les index de la DataFrame originale sont ignorés. La valeur par défaut est False, ce qui signifie que les index sont utilisés. Renvoie Si inplace est True, un DataFrame supprimant toutes les lignes en double du DataFrame; sinon None. Exemples de codes: Supprimer les lignes en double en utilisant Pandas t_index() Méthode import pandas as pd fruit_list = [ ('Orange', 34, 'Yes', 'ABC'), ('Mango', 24, 'No', 'XYZ'), ('banana', 14, 'No', 'BCD'), ('Orange', 34, 'Yes', 'ABC')] df = Frame(fruit_list, columns = ['Name', 'Price', 'In_Stock', 'Supplier']) print("DataFrame:") print(df) df_unique=df. drop_duplicates() print("DataFrame with Unique Rows:") print(df_unique) Production: DataFrame: Name Price In_Stock Supplier 0 Orange 34 Yes ABC 1 Mango 24 No XYZ 2 banana 14 No BCD 3 Orange 34 Yes ABC DataFrame with Unique Rows: Le DataFrame original a la 1ère et la 4ème ligne identiques. Vous pouvez supprimer toutes les lignes dupliquées du DataFrame en utilisant la méthode drop_duplicates().

Exemples de codes: Définissez le paramètre subset Pandas t_index() Méthode import pandas as pd ('banana', 14, 'No', 'ABC'), df_unique=df. drop_duplicates(subset ="Supplier") print("DataFrame with Unique vales of Supplier Column:") 2 banana 14 No ABC DataFrame with Unique vales of Supplier Column: Cette méthode supprime toutes les lignes du DataFrame, qui n'ont pas de valeurs uniques de la colonne Supplier. Ici, les 1ère, 3ème et 4ème lignes ont une valeur commune de la colonne Supplier. Ainsi, les 3ème et 4ème lignes sont supprimées du DataFrame; par défaut, la première ligne en double ne sera pas supprimée. Exemples de codes: Définissez le paramètre keep Pandas t_index() Méthode import pandas as pd df_unique=df. drop_duplicates(subset ="Supplier", keep="last") Cette méthode supprime toutes les lignes de la DataFrame, qui n'ont pas de valeurs uniques de la colonne Supplier, en ne conservant que la dernière ligne en double. Ainsi, les 1ère et 3ème lignes sont supprimées du DataFrame. Exemples de codes: Définissez le paramètre ignore_index dans la méthode Pandas t_index() import pandas as pd df.

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