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Mon, 08 Jul 2024 00:44:36 +0000
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"La maison reflète notre moi intime" Claire O'Connor a été aussi bien sollicitée que critiquée, et les services qu'elles proposent ne font pas l'unanimité, mettant ainsi en lumière certaines différences dans la perception de ces prestations. Si la maison elle-même est considérée comme un reflet du "moi intime" comme le soulignent nos confrères du magazine Psychologies qui se sont penchés sur la question du ménage et du développement personnel, il s'agit la plupart du temps d'une activité qui renvoie à ce que nous sommes. Cette maman gagne 115 Euros de l'heure pour faire le ménage toute nue. Alberto Eiguer, psychiatre et psychanalyste parle du nettoyage du foyer comme "quelque chose de très personnel" car "la maison reflète notre moi intime, elle est notre lieu de protection, celui de notre famille, elle symbolise notre être ». Il conclut: "Faire le ménage, c'est un acte d' amour, mais c'est aussi un cadeau que nous nous offrons ». Il peut également s'agir d'une façon indirecte de prendre soin de soi. Jean-Claude Kaufmann évoque un lien étroit entre "faire le ménage" et "faire ménage" c'est à dire habiter ensemble.

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Pour lui, cette activité fait partie de soi et on voudrait lui donner les caractères propres à soi. Ainsi, lorsqu'on est sensible à la beauté des corps, on voudrait joindre à cette "commémoration de ce que nous sommes" symbolisée par le ménage, un côté artistique, et créatif. Le journal Sudinfo parle du ménage en petite tenue comme "d'un jeu de rôle artistique", dénué de "tout rapport ou contact physique". Menage toute ne supporte. Lire aussi Évitez cette erreur lors de l'utilisation de détergent concentré

Objectifs Rechercher et supprimer des éléments d'un tableau, en particulier les doublons. Point clé Les tableurs permettent de repérer les valeurs identiques des cellules, mais on utilise Python pour repérer et supprimer les lignes doublons d'un fichier CSV imposant. Pour bien comprendre L'indexation d'un tableau L'utilisation de la bibliothèque CSV de Python pour lire un fichier CSV L'utilisation de if … not in … 1. La notion de cellules doublons avec un tableur La recherche de cellules doublons dans un tableur se fait aisément, il faut juste appliquer les étapes suivantes. Méthode Sélectionner l'ensemble des valeurs du tableau. Rechercher et supprimer des doublons d'un fichier CSV - Maxicours. Dans « Accueil », choisir « Mise en forme conditionnelle ». Choisir « Règles de mise en surbrillance des cellules ». Choisir « Valeurs en double ». Le but est de supprimer les lignes en double! Exemple Mise en surbrillance des doublons sous Excel Remarque C'est très efficace pour les fichiers CSV qui comportent un nombre de lignes pas trop grand. 2. La suppression des lignes doublons en utilisant Python Pour supprimer les lignes doublons avec Python, on utilise la bibliothèque CSV et on ouvre le fichier CSV.

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Effacer les doublons dans une table n'est pas une tâche très souvent faite, ce qui fait que l'on oublie facilement (du moins, c'est mon cas). Cet article est juste un moyen de me le rappeler:-) Disons que les doublons de la table users soient identifiés avec les colonnes name, parent_id et country_id, voici la requête SQL à exécuter: 1 2 3 4 DELETE FROM users WHERE id NOT IN ( SELECT max(id) FROM users GROUP BY name, parent_id, country_id) La requête recherche l' id le plus haut parmis les entrées de la table qui ont les même valeurs dans les champs spécifiés. Puis tout les entrées qui n'ont pas cet id sont supprimé.

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16 janvier 2014 à 13:17:01 J'insiste, mais... est-il possible de gérer les exceptions C'est à dire? La gestion d'exception se fait par des blocs try, except et la déclaration raise... Voir la documentation 16 janvier 2014 à 19:32:38 Quand je parle d'exceptions, je veux dire des exceptions de doublons. Par exemple, la ligne "J'aime les frites" (super exemple) doit être ignorée. Supprimer les doublons python video. 16 janvier 2014 à 20:04:25 Avec une instruction if toute simple, ça doit fonctionner normalement ExceptionGroup = ("J'aime les frites", "J'aime les fleurs") if line not in ExceptionGroup: × Après avoir cliqué sur "Répondre" vous serez invité à vous connecter pour que votre message soit publié. × Attention, ce sujet est très ancien. Le déterrer n'est pas forcément approprié. Nous te conseillons de créer un nouveau sujet pour poser ta question.

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']. Supprimer les doublons python sur. 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.