dataframe.drop_duplicates(subset=[col1,col2,..],keep=False)cols = ['col1', 'col2', ..]
df.loc[~(df[cols].eq(df[cols].iloc[:, 0], axis=0).all(axis=1))]from abc import ABC, abstractmethod
class Shape(ABC):
@abstractmethod
def area(self):
passвремя ответа по картинке 3-4 сек
taken = re.findall(r'([0-9]+\D+)', string=string)
import pandas as pd
from io import StringIO
html = '''<!-- SW --><TABLE WIDTH=100%><TD CLASS=pt><A NAME="installed programs">Установленные программы</A><TR><TD><HR></TABLE><TABLE><TR><TD WIDTH=16> <TD WIDTH=16><TD><TD><TD><TD><TD><TD>
<TR><TD><TD><TD><B>Программа</B> <TD CLASS=cr><B>Версия</B> <TD CLASS=cr><B>Размер</B> <TD><B>GUID</B> <TD><B>Издатель</B> <TD CLASS=cr><B>Дата</B>
<TR><TD><TD><TD>64 Bit HP CIO Components Installer <TD CLASS=cr>16.2.1 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>{F8F948EA-5AEA-4158-8821-A2F788ECE936} <TD>Hewlett-Packard <TD CLASS=cr>2023-05-18
<TR><TD><TD><TD>HP LaserJet Pro M201-M202 <TD CLASS=cr>15.0.16064.399 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>{e71f6d30-080d-43ef-87e0-1ac4d7f8adfa} <TD>Hewlett-Packard <TD CLASS=cr>
<TR><TD><TD><TD>HP Unified IO <TD CLASS=cr>2.0.0.434 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>{F1390872-2500-4408-A46C-CD16C960C661} <TD>HP <TD CLASS=cr>2023-05-18
<TR><TD><TD><TD>HP Update <TD CLASS=cr>5.005.002.002 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>{912D30CF-F39E-4B31-AD9A-123C6B794EE2} <TD>Hewlett-Packard <TD CLASS=cr>2023-05-18
<TR><TD><TD><TD>Mesh Agent <TD CLASS=cr>2022-12-02 22:42:16.000+03:00 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>Mesh Agent <TD> <TD CLASS=cr>
<TR><TD><TD><TD>Microsoft Edge <TD CLASS=cr>132.0.2957.115 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>Microsoft Edge <TD>Корпорация Майкрософт <TD CLASS=cr>2025-01-20
<TR><TD><TD><TD>Microsoft Office LTSC профессиональный плюс 2021 - ru-ru <TD CLASS=cr>16.0.14332.20345 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>ProPlus2021Volume - ru-ru <TD>Microsoft Corporation <TD CLASS=cr>
<TR><TD><TD><TD>Microsoft Update Health Tools <TD CLASS=cr>3.74.0.0 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>{1FC1A6C2-576E-489A-9B4A-92D21F542136} <TD>Microsoft Corporation <TD CLASS=cr>2023-11-14
<TR><TD><TD><TD>Mozilla Firefox (x64 ru) <TD CLASS=cr>134.0.1 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>Mozilla Firefox 134.0.1 (x64 ru) <TD>Mozilla <TD CLASS=cr>
<TR><TD><TD><TD>Mozilla Maintenance Service <TD CLASS=cr>113.0.1 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>MozillaMaintenanceService <TD>Mozilla <TD CLASS=cr>
<TR><TD><TD><TD>Office 16 Click-to-Run Extensibility Component <TD CLASS=cr>16.0.14332.20345 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>{90160000-008C-0000-1000-0000000FF1CE} <TD>Microsoft Corporation <TD CLASS=cr>2023-05-18
<TR><TD><TD><TD>Office 16 Click-to-Run Licensing Component <TD CLASS=cr>16.0.14332.20345 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>{90160000-007E-0000-1000-0000000FF1CE} <TD>Microsoft Corporation <TD CLASS=cr>2023-05-18
<TR><TD><TD><TD>Office 16 Click-to-Run Localization Component [Русский (Россия)] <TD CLASS=cr>16.0.14332.20281 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>{90160000-008C-0419-1000-0000000FF1CE} <TD>Microsoft Corporation <TD CLASS=cr>2023-05-18
<TR><TD><TD><TD>STDU Viewer version 1.6.361.0 <TD CLASS=cr>1.6.361.0 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>STDU Viewer_is1 <TD>STDUtility <TD CLASS=cr>2023-05-18
<TR><TD><TD><TD>Update for x64-based Windows Systems (KB5001716) <TD CLASS=cr>8.94.0.0 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>{DA80A019-4C3B-4DAA-ACA1-6937D7CAAF9E} <TD>Microsoft Corporation <TD CLASS=cr>2024-10-16
<TR><TD><TD><TD>VixWin Platinum <TD CLASS=cr>3.50.000 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>{81695582-88F8-47A6-8431-C10617AF058A} <TD>Gendex <TD CLASS=cr>2023-05-19
<TR><TD><TD><TD>WinRAR 6.21 (64-разрядная) <TD CLASS=cr>6.21.0 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>WinRAR archiver <TD>win.rar GmbH <TD CLASS=cr>
<TR><TD><TD><TD>КриптоПро CSP <TD CLASS=cr>5.0.12330 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>{50F91F80-D397-437C-B0C8-62128DE3B55E} <TD>Компания КриптоПро <TD CLASS=cr>2023-05-18
<TR><TD><TD><TD>КриптоПро ЭЦП Browser plug-in [Русский (Россия)] <TD CLASS=cr>2.0.14816 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>{E12CC7EE-36B7-4AAA-924E-2F5CD75BCECF} <TD>Компания КриптоПро <TD CLASS=cr>2023-05-18
<TR><TD><TD><TD>Платные услуги К1-1 <TD CLASS=cr>0.1 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>{E59C5221-50B3-420C-84C0-DF40A1AC280E} <TD>Maximus <TD CLASS=cr>2023-05-18
<TR><TD><TD><TD>Среда выполнения Microsoft Edge WebView2 Runtime <TD CLASS=cr>131.0.2903.146 <TD CLASS=cr>Неизвестно <TD>Microsoft EdgeWebView <TD>Корпорация Майкрософт <TD CLASS=cr>2025-01-16
</TABLE><BR><BR>
'''
table = pd.read_html(StringIO(html),header=[1])[0]
print(table)table = pd.read_html(StringIO(html),header=[1])[0]затем выбираешь нужные тебе колонки, параметр header это с какой строки считать имя колонок, на другом примере его значение может, отличатся, по этому можешь его опустить, а выяснить нужные локации колонок, уже после.
### Содержание
1. [Начальное состояние](#Начальное-состояние)
2. [Шаг №1](#Шаг-№1)
3. [Шаг №2](#Шаг-№2)
4. [Шаг №3](#Шаг-№3)__str__, строковое представление объекта, в котором ты описал его логику (в зависимости от значения атрибутов объекта), затем, ты вызываешь print, который автоматически вызывает __str__ и там происходит ровно то что ты описал, то есть print(экземпляр класса) выведет ровно то, что возвращает __str__, если он был определен, если нет то стандартно ссылку в памяти на объект экземпляра.
array = np.array([
['петя', 'ваня', 'ира'],
["катя", 'саша', 'ира'],
['петя', 'миша', 'ира'],
['петя', 'миша','саша'],
])
cond1 = np.any((array == 'петя'), axis=1)
cond2 = np.any((array == 'ира'), axis=1)
comb = cond1 & cond2
array[~comb]удалить строки в многомерном массиве, элементы которого содержат два и более разных значенийэто означит оставить строки только с одинаковыми значениями. изпользуй np.unique()
unique_per_row = np.array([len(np.unique(row)) for row in array])
array[unique_per_row == 1]if elif не покрывают всех условий. Либо добавь else и там чему равен status1, когда все вышеперечисленные условия False. Или проверяй status там не то что ожидаешь. Может например там строка, а ты проверяешь на соответствие числу, может еще что-то.