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Voici les différentes options qui s'offrent à vous: Différentes roues de secours ou mode de dépannage sur votre Citroen C4 Spacetourer: La roue de dépannage de votre Citroen C4 Spacetourer: Cette petite roue, autrement appelée galette, est moins encombrante qu'une roue classique. Elle prend donc beaucoup moins de place sur votre Citroen C4 Spacetourer, mais au détriment de sa résistance. En effet, elle ne vous sera utile qu'en cas d'urgence, nous vous préconisons de faire peu de kilomètres et de ne pas aller au delà des 80km/h car elle n'est pas conçue pour résister à des vitesses trop importantes. Rejoignez donc rapidement le garage le plus proche. En outre, soyez bien attentif aux virages car votre Citroen C4 Spacetourer sera légèrement déséquilibrée du fait que la galette soit plus fine que les autres roues déjà en place. Roue de secours c4 la. Veillez aussi à ce que la pression de votre galette soit régulièrement vérifiée, afin de ne pas avoir une roue de secours inutilisable sur votre Citroen C4 Spacetourer.

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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. 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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Home - Tutoriels Python - Comment supprimer les doublons de la liste Python et garder l'ordre? [duplicate] ⌚ Reading time: 4 minutes Josh Glover Étant donné une liste de chaînes, je souhaite la trier par ordre alphabétique et supprimer les doublons. Je sais que je peux le faire: from sets import Set [... ] myHash = Set(myList) mais je ne sais pas comment récupérer les membres de la liste du hachage par ordre alphabétique. Je ne suis pas marié au hasch, donc n'importe quel moyen d'y parvenir fonctionnera. De plus, les performances ne sont pas un problème, je préférerais donc une solution clairement exprimée en code à une solution rapide mais plus opaque. Rod Daunoravicius Une liste peut être triée et dédupliquée à l'aide de fonctions intégrées: myList = sorted(set(myList)) set est une fonction intégrée pour Python >= 2. 3 sorted est une fonction intégrée pour Python >= 2. 4 sykora Si votre entrée est déjà triée, il existe peut-être un moyen plus simple de le faire: from operator import itemgetter from itertools import groupby unique_list = list(map(itemgetter(0), groupby(yourList))) Paweł Sobkowiak Si vous souhaitez conserver l'ordre de la liste d'origine, utilisez simplement OrderedDict avec None comme valeurs.

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JulienJust Messages postés 139 Date d'inscription mardi 25 juin 2013 Statut Membre Dernière intervention 2 septembre 2014 17 21 août 2013 à 10:26 Pour les curieux, voici mon script-réponse.

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']. 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.