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Sunday, 30 June 2024

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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. Supprimer les doublons python program. 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().

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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. Supprimer les doublons python 4. Exemples de codes: Définissez le paramètre ignore_index dans la méthode Pandas t_index() import pandas as pd df.

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15 janvier 2014 à 21:48:15 Oui et mieux encore, utiliser writelines, mais je ne suis pas sûr que ça soit plus efficace que de passer par un Set vide, car tu charges tout le fichier dans une liste, puis ensuite tu élimines les doublons dans un Set. Pandas python: supprimez les doublons par colonnes A, en conservant la ligne avec la valeur la plus élevée dans la colonne B. Je n'ai pas fais le test, mais dans les deux cas, ça semble suffire, donc file. writelines(lines) - Edité par Anonyme 15 janvier 2014 à 21:51:01 15 janvier 2014 à 22:09:38 De toute façon, les fichiers ne font pas 700Mo^^ mais merci de l'intérêt que vous y portez, je vais regarder vos codes demain 15 janvier 2014 à 23:09:56 fred1599 à écrit: Oui et mieux encore, utiliser writelines, mais je ne suis pas sûr que ça soit plus efficace que de passer par un Set vide, car tu charges tout le fichier dans une liste, puis ensuite tu élimines les doublons dans un Set. Effectivement, ce doit être plus optimal d'ajouter au fur et à mesure les lignes du fichier dans un set que de passer par l'intermédiaire d'une liste. En tous cas niveau mémoire c'est sûr.

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> mais je ne sais pas comment récupérer les membres de la liste du hachage par ordre alphabétique. Pas vraiment votre question principale, mais pour référence future, la réponse de Rod en utilisant sorted peut être utilisé pour traverser un dict les clés de dans l'ordre: for key in sorted(()): print key, my_dict[key]... et aussi parce que tuple sont classés par le premier membre du tuple, vous pouvez faire de même avec items: for key, val in sorted(()): print key, val... Pour les données de chaîne def uniq(input): if input not in output: (input) print output.

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sort_values ( by = 'B', ascending = False) df = df. drop_duplicates ( subset = 'A', keep = "first") sans aucun groupby Je pense que dans votre cas, vous n'avez pas vraiment besoin d'un groupby. Je trierais par ordre décroissant votre colonne B, puis déposerais les doublons dans la colonne A et si vous le souhaitez, vous pouvez également avoir un nouvel index agréable et propre comme celui-ci: df. sort_index (). reset_index ( drop = True) Voici une variante que j'ai dû résoudre et qui mérite d'être partagée: pour chaque chaîne unique dans, columnA je voulais trouver la chaîne associée la plus courante dans columnB. oupby('columnA')({'columnB': lambda x: ()()}). reset_index() Il en () choisit un s'il y a égalité pour le mode. (Notez que l'utilisation () sur une série de int s renvoie un booléen plutôt que d'en choisir un. ) Pour la question d'origine, l'approche correspondante se simplifie en oupby('columnA'). ('max'). reset_index(). Supprimer les doublons python pdf. Lorsque des messages déjà donnés répondent à la question, j'ai fait un petit changement en ajoutant le nom de la colonne sur laquelle la fonction max () est appliquée pour une meilleure lisibilité du code.

De plus, si je remplace la fin de mon code par votre proposition je n'arrive plus à faire un print. Pourriez-vous être plus explicite dans votre réponse svp? Il y a environ 15 heures import json, requests print('\n'(set(item['libelle_risque_jo'] for item in texte_json['data']))) C'est drôle dans ma commune on risque des "Chocs Mécaniques liés à l'action des Vagues", la commune touche à peine l'apex d'une ria. Je crois que le risque est assez limité sachant que 90% des maisons de la commune se situe à 5km ^^. Super, merci beaucoup pour votre réponse! Je vais prendre le temps de comprendre le code. Bonne soirée! [PYTHON] Supprimer les doublons d'une liste, en gardant l'ordre. [Résolu]. × Après avoir cliqué sur "Répondre" vous serez invité à vous connecter pour que votre message soit publié.