Jeu De L Oie : Visite Guidee A Marols, Supprimer Les Doublons Python
Tout savoir sur le produit Jeu De L'oie Carrousel - En Bois Et Carton Aide ton oie à retrouver le manège! Sois le premier à emmener ton oie au bout du parcours en évitant les embûches en chemin. Un jeu familial pour petits et grands revisité autour du thème de la fête foraine avec de jolies illustrations colorées! Fabriquation d'un jeu de l'oie - Imprimer le jeu de l'oie courses de voitures au format a4 | Jeu de l'oie, Jeux en voiture, Jeux. Un jeu idéal pour stimuler sa concentration et son sens de l'observation tout en s'amusant. Impression des oies en transfert à chaud. Plateau en carton pliable pour un rangement facile dans la boite. Règles du jeu incluses en 6 langues (français, anglais, allemand, néerlandais, espagnol et italien). 2 à 4 joueurs.
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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. Supprimer les doublons dans une liste python. 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.
Supprimer Les Doublons Dataframe Python
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']). Supprimer les doublons dataframe python. 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.
Ou tu veux supprimer des fichiers en double dans ton système de fichiers? 12 janvier 2014 à 17:24:38 Les doublons dans le fichier. Excusez moi si je me suis mal exprimé. Mon fichier est organisé de cette sorte: DIM qqch DIM uneaurechose DIM qqch <- a supprimer. - Edité par Vaslyn 12 janvier 2014 à 17:25:54 12 janvier 2014 à 17:57:36 Dans ce cas là, rien de plus simple.