Maison À Vendre Merdrignac – Supprimer Les Doublons Python Pour

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Monday, 29 July 2024

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Cela nous permet entre autres d'assurer leur bon fonctionnement, de diffuser des publicités et du contenu personnalisé, de mesurer leur pertinence et ainsi de développer et d'améliorer nos outils. Pour certains cookies, votre consentement est nécessaire. Vous êtes alors libre d'activer ou de désactiver les différentes catégories de cookies. Maison mitoyenne merdrignac - maisons à Merdrignac - Mitula Immobilier. Cependant, il est fortement conseillé d'activer tous les modules afin de bénéficier de toutes les fonctionnalités proposées par nos sites. Bien évidemment, vous pouvez modifier vos préférences à tout moment en consultant notre Politique de Confidentialité. Réglages Accepter les cookies

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groupby ( 'A', group_keys = False). apply ( lambda x: x. loc [ x. B. idxmax ()]) Out [ 12]: A 2 2 40 3 3 10 La réponse principale est de faire trop de travail et semble être très lent pour des ensembles de données plus volumineux. apply est lent et doit être évité si possible. ix est obsolète et doit également être évité. df. sort_values ( 'B', ascending = False). drop_duplicates ( 'A'). sort_index () Ou regroupez simplement toutes les autres colonnes et prenez le maximum de la colonne dont vous avez besoin. Supprimer les doublons python example. oupby('A', as_index=False)() Solution la plus simple: Pour supprimer les doublons basés sur une colonne: df = df. drop_duplicates ( 'column_name', keep = 'last') Pour supprimer les doublons basés sur plusieurs colonnes: df = df. drop_duplicates ([ 'col_name1', 'col_name2', 'col_name3'], keep = 'last') Essaye ça: df. groupby ([ 'A']). max () Je trierais d'abord le dataframe avec la colonne B décroissante, puis supprimerais les doublons pour la colonne A et garderais en premier df = df.

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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. Supprimer les doublons python sur. Vous pouvez supprimer toutes les lignes dupliquées du DataFrame en utilisant la méthode drop_duplicates().

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Quant à writelines, je l'avais oublié celui-là. Et là aussi c'est surement bien plus performant que de jointer les lignes en une chaîne de caractères. GG84 a écrit: C'est toujours intéressant de se questionner sur les performances d'un algo (aussi simple soit-il). Par exemple, ici ta question de base concernait la suppression des doublons dans une séquence de données, la première chose à ce demander - et en l'occurrence j'ai oublié de le faire - c'est de définir quelle est la meilleur structure de données pour représenter et traiter cette séquence. Supprimer des doublons de phrases par debutant_python - OpenClassrooms. Les listes ne sont clairement pas une bonne idée, elles sont lentes et gourmande en mémoire, alors que les sets, en plus d'être plus légères, sont tout indiqués pour représenter une séquence dont chaque élément est unique. 16 janvier 2014 à 11:55:14 Effectivement, les sets sont plus rapides merci pour toutes vos réponses, et vos conseils. J'insiste, mais... est-il possible de gérer les exceptions? Merci beaucoup a vous deux, 16 janvier 2014 à 13:14:03 On peut être plus précis dans la gestion des erreurs: # open... except FileNotFoundError: # Si le fichier est introuvable except PermissionError: # L'utilisateur n'a pas le droit d'écrire et/ou de lire le fichier ou le dossier PS: documentation de Python.

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df. groupby ( 'A', as_index = False)[ 'B']. max () Façon la plus simple de le faire: # First you need to sort this DF as Column A as ascending and column B as descending # Then you can drop the duplicate values in A column # Optional - you can reset the index and get the nice data frame again # I'm going to show you all in one step. d = { 'A': [ 1, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1], 'B': [ 30, 40, 50, 42, 38, 30, 25, 32]} df = pd. DataFrame ( data = d) df 0 1 30 1 1 40 2 2 50 3 3 42 4 1 38 5 2 30 6 3 25 7 1 32 df = df. sort_values ([ 'A', 'B'], ascending =[ True, False]). drop_duplicates ([ 'A']). reset_index ( drop = True) 0 1 40 1 2 50 2 3 42 cela fonctionne également: a = pd. DataFrame ({ 'A': a. groupby ( 'A')[ 'B']. Effacer les doublons dans une table PostgreSQL - ZedTuX 0n R00t. max (). index, 'B': a. groupby ( 'A') [ 'B']. values}) Je ne vais pas vous donner la réponse complète (je ne pense pas que vous cherchiez de toute façon l'analyse et l'écriture dans le fichier), mais un indice pivot devrait suffire: utilisez la set() fonction de python, puis sorted() ou () couplé avec.

7 Couper et coller à partir de la itertools recettes from itertools import ifilterfalse def unique_everseen ( iterable, key = None): "List unique elements, preserving order. Remember all elements ever seen. " # unique_everseen('AAAABBBCCDAABBB') --> A B C D # unique_everseen('ABBCcAD', ) --> A B C D seen = set () seen_add = seen. add if key is None: for element in ifilterfalse ( seen. __contains__, iterable): seen_add ( element) yield element else: for element in iterable: k = key ( element) if k not in seen: seen_add ( k) J'aimerais vraiment qu'ils pourraient aller de l'avant et faire un module de ces recettes bientôt. J'aurais beaucoup aimé être en mesure de faire from itertools_recipes import unique_everseen au lieu d'utiliser la fonction couper-coller à chaque fois que je besoin de quelque chose. Utiliser comme ceci: def unique_words ( string, ignore_case = False): key = None if ignore_case: key = str. lower return " ". join ( unique_everseen ( string. Fonction permettant de supprimer de manière récursive des doublons adjacents dans une chaîne - python, python-2.7, récursivité. split (), key = key)) string2 = unique_words ( string1) J'ai programmé quelques-uns de ces... celui-ci est très rapide, même pour de longues listes.