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Thursday, 11 July 2024

pandas python: supprimez les doublons par colonnes A, en conservant la ligne avec la valeur la plus élevée dans la colonne B J'ai un dataframe avec des valeurs de répétition dans la colonne A. Je veux supprimer les doublons, en conservant la ligne avec la valeur la plus élevée dans la colonne B. Donc ça: A B 1 10 1 20 2 30 2 40 3 10 Devrait se transformer en ceci: Wes a ajouté quelques fonctionnalités intéressantes pour supprimer les doublons:. Mais AFAICT, il est conçu pour les doublons exacts, il n'y a donc aucune mention de critères pour sélectionner les lignes à conserver. Je suppose qu'il y a probablement un moyen facile de le faire - peut-être aussi simple que de trier le dataframe avant de supprimer les doublons - mais je ne connais pas assez bien la logique interne de groupby pour le comprendre. Aucune suggestion? Réponses: Cela prend le dernier. Pas le maximum cependant: In [ 10]: df. drop_duplicates ( subset = 'A', keep = "last") Out [ 10]: 1 1 20 3 2 40 4 3 10 Vous pouvez également faire quelque chose comme: In [ 12]: 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. 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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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().

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Parce que, dans ce cas, elle ne contient qu'un seul caractère, il vous suffit donc de renvoyer le caractère. Maintenant si string[0] == string[1], alors vous voulez ignorer le premier caractère et appliquer la fonction au reste.

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drop_duplicates(subset ="Supplier", keep="last", inplace=True, ignore_index=True) 0 Mango 24 No XYZ 1 Orange 34 Yes ABC Ici, comme ignore_index est mis à True, les index de la DataFrame originale sont ignorés, et de nouveaux index sont mis pour la ligne. Grâce à la fonction inplace=True, le DataFrame original est modifié après l'appel de la fonction ignore_index(). Article connexe - Pandas DataFrame Fonction Pandas DataFrame sort_index() Fonction Pandas () Fonction Pandas () Fonction Pandas sample()

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.

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