Supprimer Les Doublons D'une Liste Python

Une question? Pas de panique, on va vous aider! Il y a environ 23 heures Bonjour, J'ai un code fonctionnel qui me retourne une liste des catastrophes naturelles pour un insee donné par l'utilisateur. Dans la liste des catastrophes naturelles retournée, certaines s'affichent plusieurs fois (exemple avec insee = 75056 qui retourne 10 fois "Inondations et/ou Coulées de Boue"). Pourriez-vous m'aider à supprimer les doublons svp? J'ai déjà essayé avec set () mais ce n'est pas adapté au type de réponse que me retourne le code. Ci-joint le code utilisé.

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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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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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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! × Après avoir cliqué sur "Répondre" vous serez invité à vous connecter pour que votre message soit publié.

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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. 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']. 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.