Comment récupérer des lignes avec des valeurs uniques dans un DataFrame Pandas ?

Mary-Kate Olsen
Libérer: 2024-11-04 04:11:30
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How to Retrieve Rows with Unique Values in a Pandas DataFrame?

Récupération de lignes par valeurs de colonne distinctes : un guide complet

De nombreux scénarios de programmation nécessitent l'extraction de lignes en fonction de valeurs uniques dans des colonnes spécifiques. Cet article explique comment y parvenir à l'aide de la bibliothèque Pandas largement utilisée en Python.

Requête :

Considérons un ensemble de données avec deux colonnes, COL1 et COL2, comme indiqué ci-dessous :

COL1   COL2
a.com  22
b.com  45
c.com  34
e.com  45
f.com  56
g.com  22
h.com  45
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Le but est de récupérer uniquement les lignes où COL2 contient des valeurs uniques. Le résultat attendu est :

COL1  COL2
a.com 22
b.com 45
c.com 34
f.com 56
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Solution :

La méthode drop_duplicates dans Pandas fournit un moyen simple d'éliminer les lignes en double en fonction d'une ou plusieurs colonnes. Voici comment l'utiliser pour cette tâche spécifique :

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'COL1': ['a.com', 'b.com', 'c.com', 'e.com', 'f.com', 'g.com', 'h.com'],
                  'COL2': [22, 45, 34, 45, 56, 22, 45]})

# Keep only the first occurrence of each unique value in COL2
df = df.drop_duplicates('COL2')

print(df)</code>
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Sortie :

  COL1  COL2
0  a.com    22
1  b.com    45
2  c.com    34
4  f.com    56
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Options supplémentaires :

La méthode drop_duplicates offre des options pour personnaliser la gestion des doublons :

  • keep='last' : Conserver la dernière occurrence de chaque valeur unique.
  • keep=False  : Supprimez entièrement toutes les lignes en double.

Voici des exemples illustrant ces options :

<code class="python"># Keep only the last occurrence of each unique value in COL2
df = df.drop_duplicates('COL2', keep='last')

# Remove all duplicate rows from the dataset
df = df.drop_duplicates('COL2', keep=False)</code>
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