


Suppression des doublons sur plusieurs colonnes dans Python Pandas
La fonction drop_duplicates dans Pandas fournit un moyen pratique de supprimer les lignes en double en fonction des colonnes spécifiées. Cependant, que se passe-t-il si vous souhaitez supprimer les doublons non pas sur une seule colonne mais plutôt sur un sous-ensemble de plusieurs colonnes ?
Pour y parvenir, nous pouvons exploiter la puissance de drop_duplicates avec le paramètre subset. En spécifiant la liste des colonnes dans lesquelles rechercher les doublons, vous pouvez vous assurer que les lignes correspondant à n'importe quelle combinaison de ces colonnes sont éliminées.
Considérez l'exemple suivant :
A B C 0 foo 0 A 1 foo 1 A 2 foo 1 B 3 bar 1 A
Notre objectif est pour supprimer les lignes qui correspondent aux colonnes A et C. Cela supprimerait les lignes 0 et 1, car elles ont les mêmes valeurs dans les deux columns.
En utilisant drop_duplicates, nous pouvons accomplir cela avec le code suivant :
import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A":["foo", "foo", "foo", "bar"], "B":[0,1,1,1], "C":["A","A","B","A"]}) df.drop_duplicates(subset=['A', 'C'], keep=False)
Le paramètre subset spécifie les colonnes à utiliser pour la détection des doublons. Le paramètre keep, défini sur False, garantit que toutes les lignes en double sont supprimées.
Le DataFrame résultant sera le suivant :
A B C 0 foo 0 A 2 foo 1 B 3 bar 1 A
Les lignes 0 et 1 ont été supprimées car elles correspondaient sur A et C, unifiant efficacement le DataFrame en fonction de ces colonnes.
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