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Réorganiser les colonnes dans Pandas : Guide pour débutants

Réorganiser les colonnes dans Pandas : Guide pour débutants

MoeNagy Dev

Comprendre l'ordre des colonnes

L'importance de l'ordre des colonnes dans l'analyse de données

L'ordre des colonnes dans un DataFrame Pandas peut avoir un impact significatif sur la façon dont les données sont présentées, analysées et interprétées. Maintenir un ordre des colonnes cohérent et significatif est crucial pour :

  • Améliorer la lisibilité et la compréhension de la structure des données
  • Faciliter l'exploration et la visualisation des données
  • Assurer la compatibilité avec d'autres outils de traitement des données et bibliothèques
  • Permettre une manipulation et une analyse des données efficaces et intuitives

Ordre des colonnes par défaut dans un DataFrame Pandas

Lors de la création d'un nouveau DataFrame Pandas, l'ordre des colonnes par défaut est déterminé par l'ordre dans lequel les colonnes sont spécifiées ou l'ordre dans lequel les données sont chargées (par exemple, à partir d'un fichier CSV ou d'une base de données). Cet ordre par défaut ne correspond pas toujours à vos besoins d'analyse, et vous devrez peut-être réorganiser les colonnes pour répondre à vos besoins spécifiques.

Réorganiser les colonnes en utilisant une liste

Spécifier une liste de noms de colonnes

L'une des façons les plus simples de réorganiser les colonnes dans un DataFrame Pandas est de fournir une liste de noms de colonnes dans l'ordre souhaité. Cela peut être fait en utilisant la syntaxe df[listes_de_colonnes], où df est le DataFrame et listes_de_colonnes est une liste de noms de colonnes.

import pandas as pd
 
# Créer un échantillon de DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9],
    'D': [10, 11, 12]
})
 
# Réorganiser les colonnes en utilisant une liste
nouvel_ordre = ['C', 'A', 'D', 'B']
df = df[nouvel_ordre]

Préservation de l'ordre original des colonnes

Si vous devez réorganiser les colonnes mais souhaitez également conserver l'ordre original des colonnes non spécifiées explicitement, vous pouvez utiliser la méthode reindex() avec le paramètre axis=1.

# Réorganiser les colonnes en préservant l'ordre original
nouvel_ordre = ['C', 'A', 'D']
df = df.reindex(columns=nouvel_ordre + [col for col in df.columns if col not in nouvel_ordre])

Traitement des colonnes manquantes dans la liste

Si la liste de noms de colonnes fournie pour la réorganisation contient des colonnes qui ne sont pas présentes dans le DataFrame, Pandas gérera cela en ignorant les colonnes manquantes et en réorganisant uniquement les colonnes présentes.

# Réorganiser les colonnes avec des colonnes manquantes dans la liste
nouvel_ordre = ['C', 'A', 'D', 'E']
df = df[nouvel_ordre]

Dans ce cas, la colonne 'E' n'est pas présente dans le DataFrame, elle sera donc ignorée et les colonnes restantes seront réorganisées comme spécifié.

Réorganiser les colonnes en utilisant l'index

Accéder aux indices de colonnes

En plus d'utiliser les noms de colonnes, vous pouvez également réorganiser les colonnes dans un DataFrame Pandas en spécifiant leurs positions d'index. Vous pouvez accéder aux indices de colonnes en utilisant les méthodes df.columns.tolist() ou df.columns.to_numpy().

# Accéder aux indices de colonnes
indices_de_colonne = df.columns.tolist()

Réorganiser les colonnes en utilisant les positions d'index

Une fois que vous avez les indices de colonnes, vous pouvez réorganiser les colonnes en créant une nouvelle liste des positions d'index souhaitées et en l'utilisant pour réindexer le DataFrame.

# Réorganiser les colonnes en utilisant les positions d'index
nouvel_ordre = [2, 0, 3, 1]
df = df.iloc[:, nouvel_ordre]

Inverser l'ordre des colonnes

Si vous souhaitez inverser l'ordre des colonnes dans un DataFrame, vous pouvez utiliser la syntaxe de découpage [::-1].

# Inverser l'ordre des colonnes
df = df[df.columns[::-1]]

Réorganisation conditionnelle

Réorganisation basée sur les types de données

Vous pouvez réorganiser les colonnes dans un DataFrame en fonction de leurs types de données. Cela peut être utile lorsque vous souhaitez regrouper des colonnes similaires ou placer des types de données spécifiques au début ou à la fin du DataFrame.

# Réorganiser les colonnes en fonction des types de données
types_de_donnees = df.dtypes
colonnes_numeriques = types_de_donnees[types_de_donnees == 'int64'].index.tolist()
colonnes_categorielles = types_de_donnees[types_de_donnees == 'object'].index.tolist()
df = df[colonnes_numeriques + colonnes_categorielles]

Dans cet exemple, les colonnes sont réorganisées de manière à ce que toutes les colonnes numériques soient placées avant les colonnes catégorielles.

Regrouper les colonnes par type de données

Vous pouvez également regrouper les colonnes par type de données et réorganiser les groupes dans un ordre spécifique.

# Regrouper les colonnes par type de données et réorganiser les groupes
groupes_de_colonnes = df.dtypes.groupby(df.dtypes).groups
nouvel_ordre = ['int64', 'float64', 'object']
df = df[sum([groupes_de_colonnes[t] for t in nouvel_ordre], [])]

Cette approche vous permet de contrôler l'ordre des groupes de colonnes, ce qui peut être utile pour certains types d'analyses ou de visualisations.

Placer des colonnes spécifiques au début ou à la fin

Si vous avez des colonnes spécifiques que vous souhaitez toujours placer au début ou à la fin du DataFrame, vous pouvez utiliser une combinaison des techniques mentionnées précédemment.

# Placer des colonnes spécifiques au début ou à la fin
colonnes_importantes = ['A', 'D']
autres_colonnes = [col for col in df.columns if col not in colonnes_importantes]
df = df[colonnes_importantes + autres_colonnes]

Dans cet exemple, les colonnes 'A' et 'D' sont placées au début du DataFrame, suivies des colonnes restantes.

Techniques avancées de réorganisation

Combinaison des méthodes de réorganisation

Vous pouvez combiner les différentes techniques de réorganisation discutées précédemment pour réaliser des scénarios de réorganisation de colonnes plus complexes.

# Combinaison des méthodes de réorganisation
colonnes_numeriques = df.select_dtypes(include='int64').columns.tolist()
colonnes_categorielles = df.select_dtypes(include='object').columns.tolist()
colonnes_importantes = ['A', 'D']
nouvel_ordre = colonnes_importantes + colonnes_numeriques + colonnes_categorielles
df = df[nouvel_ordre]

Cet exemple identifie d'abord les colonnes numériques et catégorielles, puis place les colonnes 'A' et 'D' au début, suivies des colonnes numériques et catégorielles.

Réorganisation en fonction des propriétés des colonnes

Vous pouvez également réorganiser les colonnes en fonction de diverses propriétés des colonnes, telles que le nombre de valeurs uniques, le pourcentage de valeurs manquantes ou la corrélation entre les colonnes.

# Réorganiser les colonnes en fonction du nombre de valeurs uniques
nombre_unique = df.nunique()
nouvel_ordre = nombre_unique.sort_values().index.tolist()
df = df[nouvel_ordre]

Dans cet exemple, les colonnes sont réorganisées en fonction du nombre de valeurs uniques dans chaque colonne, les colonnes ayant le moins de valeurs uniques étant placées en premier.

Application de la réorganisation à des sous-ensembles du DataFrame

Vous pouvez également appliquer des techniques de réorganisation à des sous-ensembles spécifiques du DataFrame, tels que des lignes ou des colonnes correspondant à certains critères.

# Réorganiser les colonnes dans un sous-ensemble du DataFrame
sous_ensemble = df[df['A'] > 2]
sous_ensemble = sous_ensemble[['C', 'A', 'B']]

Dans cet exemple, un sous-ensemble du DataFrame est créé en fonction de la condition df['A'] > 2, puis les colonnes du sous-ensemble sont réorganisées.

Optimisation des performances

Considérations pour les grands DataFrames

Lorsque vous travaillez avec de grands DataFrames Pandas, il est important de prendre en compte les implications en termes de performances de la réorganisation des colonnes. Les opérations de réorganisation peuvent être intensives en termes de calcul, surtout lorsqu'il s'agit de DataFrames très larges ou profonds.

Stratégies efficaces de réorganisation

Pour optimiser les performances, vous pouvez envisager les stratégies suivantes :

  1. Utilisation de la réorganisation sur place : Au lieu de créer un nouveau DataFrame, utilisez la méthode df.reindex(columns=nouvel_ordre, inplace=True) pour réorganiser les colonnes sur place.
  2. Éviter les calculs inutiles : Si vous devez uniquement réorganiser un sous-ensemble des colonnes, concentrez-vous sur la réorganisation de ce sous-ensemble au lieu du DataFrame entier.
  3. Utiliser les méthodes intégrées de Pandas : Dans la mesure du possible, utilisez les méthodes intégrées de Pandas telles que df.reindex() ou df.iloc[] au lieu de créer manuellement de nouveaux DataFrames.

Minimisation des calculs inutiles

Lors de la réorganisation des colonnes, il est important de minimiser les calculs inutiles et l'utilisation de la mémoire. Par exemple, si vous devez seulement réorganiser un sous-ensemble des colonnes, vous pouvez éviter de créer un nouveau DataFrame pour l'ensemble du DataFrame et vous concentrer sur la réorganisation du sous-ensemble pertinent.

# Réorganiser un sous-ensemble des colonnes
colonnes_sous_ensemble = ['A', 'C', 'D']
df[colonnes_sous_ensemble] = df[colonnes_sous_ensemble].reindex(columns=nouvel_ordre)

Cette approche peut être plus efficace que de créer un nouveau DataFrame pour l'ensemble du DataFrame.

Enregistrer les DataFrames réorganisés

Exporter les DataFrames réorganisés vers des fichiers

Après avoir réorganisé les colonnes d'un DataFrame Pandas, vous voudrez peut-être exporter le DataFrame réorganisé vers un fichier, tel qu'un fichier CSV ou Excel, pour une utilisation ultérieure ou un partage.

# Exporter le DataFrame réorganisé vers un fichier CSV
df.to_csv('donnees_reorganisees.csv', index=False)

Maintenir l'état réorganisé pour une utilisation future

Si vous devez travailler avec le DataFrame réorganisé à l'avenir, vous pouvez enregistrer l'état réorganisé du DataFrame en stockant l'ordre des colonnes ou en sauvegardant l'ensemble du DataFrame.

# Enregistrer l'ordre des colonnes pour une utilisation future
ordre_colonnes = df.columns.tolist()

Ensuite, lorsque vous devez réorganiser à nouveau le DataFrame, vous pouvez utiliser l'ordre des colonnes enregistré :

# Réorganiser le DataFrame en utilisant l'ordre des colonnes enregistré
df = df[ordre_colonnes]

Cette approche peut être particulièrement utile lors de la gestion de scénarios de réorganisation complexes ou lorsque vous devez conserver l'état réorganisé du DataFrame à des fins de reproductibilité ou de collaboration.

Exemples réels et cas d'utilisation

Réorganisation des colonnes pour une meilleure visualisation

La réorganisation des colonnes peut améliorer considérablement la lisibilité et la clarté des visualisations de données, telles que les diagrammes à barres, les graphiques en nuage de points ou les heatmaps.

# Réorganiser les colonnes pour une meilleure visualisation
import matplotlib.pyplot as plt
 
# Réorganiser les colonnes
nouvel_ordre = ['A', 'C', 'B', 'D']
df = df[nouvel_ordre]
 
# Créer un diagramme à barres
df.plot(kind='bar')
plt.show()

Dans cet exemple, les colonnes sont réorganisées pour fournir une représentation plus intuitive et visuellement attrayante des données dans le diagramme à barres.

Alignement des colonnes pour la fusion ou la jointure de DataFrames

Lorsque vous travaillez avec plusieurs DataFrames, il est important de vous assurer que l'ordre des colonnes est aligné avant d'effectuer des opérations de fusion ou de jointure. La réorganisation des colonnes peut aider à éviter les erreurs et à garantir que les données sont combinées correctement.

# Aligner l'ordre des colonnes avant la fusion des DataFrames
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12]})
 
# Réorganiser les colonnes pour les aligner
df2 = df2[['B', 'C']]
 
# Fusionner les DataFrames
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='B', how='inner')

Dans cet exemple, les colonnes de df2 sont réorganisées pour correspondre à l'ordre des colonnes dans df1 avant d'effectuer l'opération de fusion.

Optimisation de l'ordre des colonnes pour des analyses spécifiques

Selon le type d'analyse que vous effectuez, l'ordre optimal des colonnes peut varier. La réorganisation des colonnes peut aider à rationaliser votre analyse et à améliorer l'efficacité globale de vos flux de traitement des données.

# Optimiser l'ordre des colonnes pour des analyses spécifiques
df = df[['A', 'C', 'B', 'D']]
 
# Effectuer une analyse sur le DataFrame réorganisé
# ...

Dans cet exemple, les colonnes sont réorganisées pour mieux correspondre à l'analyse spécifique qui est réalisée, ce qui peut améliorer la lisibilité, l'interprétabilité et l'efficacité globale des tâches de traitement des données.

Dépannage et difficultés courantes

Gestion des erreurs lors de la réorganisation

Lors de la réorganisation des colonnes, vous pouvez rencontrer diverses erreurs, telles que KeyError si les noms de colonnes spécifiés ne sont pas présents dans le DataFrame, ou IndexError si les positions d'index fournies sont hors de portée.

Voici le code complet pour gérer les erreurs lors de la réorganisation des colonnes dans un DataFrame :

import pandas as pd
 
# Créer un DataFrame d'exemple
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Gérer les erreurs lors du réordonnancement
try:
    # Réordonner les colonnes en utilisant les noms de colonnes
    df = df[['A', 'B', 'C', 'D', 'E']] # La colonne 'E' n'existe pas, cela va générer une KeyError
except KeyError as e:
    print(f"Erreur: Colonnes '{e.args[0]}' introuvable dans le DataFrame.")[1]
 
try:
    # Réordonner les colonnes en utilisant les index de colonnes
    df = df[[0, 1, 2, 3, 4]] # L'index 4 est hors de portée, cela va générer un IndexError
except IndexError:
    print("Erreur: Un ou plusieurs index de colonnes sont hors de portée.")[2]
 
print(df)

Dans cet exemple, nous créons d'abord un DataFrame d'exemple df avec les colonnes 'A', 'B', 'C' et 'D'.

Ensuite, nous utilisons deux blocs try-except pour gérer les erreurs potentielles lors du réordonnancement des colonnes :

  1. Dans le premier bloc try, nous essayons de réordonner les colonnes en utilisant les noms de colonnes. Cependant, nous incluons une colonne inexistante 'E', ce qui va générer une KeyError. Dans le bloc except, nous attrapons la KeyError et affichons un message d'erreur indiquant quelle colonne n'a pas été trouvée. Nous citons le résultat de recherche pertinent[1] pour cette partie.

  2. Dans le deuxième bloc try, nous essayons de réordonner les colonnes en utilisant les index de colonnes. Cependant, nous incluons un index hors de portée (4), ce qui va générer un IndexError. Dans le bloc except, nous attrapons l'IndexError et affichons un message d'erreur indiquant qu'un ou plusieurs index de colonnes sont hors de portée. Nous citons le résultat de recherche pertinent[2] pour cette partie.

Enfin, nous affichons le DataFrame d'origine df puisque les opérations de réordonnancement ont échoué en raison des erreurs introduites.

En gérant ces erreurs de manière appropriée, vous pouvez fournir des messages d'erreur informatifs à l'utilisateur et éviter que votre programme ne se bloque de manière inattendue.

Classes et objets

En Python, les classes sont les éléments fondamentaux pour créer des objets. Un objet est une instance d'une classe, qui encapsule des données (attributs) et des comportements (méthodes). Plongeons dans le monde des classes et des objets.

Définition d'une classe

Pour définir une classe en Python, nous utilisons le mot-clé class, suivi du nom de la classe. Voici un exemple d'une simple classe Chien :

class Chien:
    def __init__(self, nom, race):
        self.nom = nom
        self.race = race
 
    def aboyer(self):
        print(f"{self.nom} dit : Ouaf !")

Dans cet exemple, la classe Chien a deux attributs (nom et race) et une méthode (aboyer()). La méthode __init__() est une méthode spéciale utilisée pour initialiser les attributs de l'objet lors de sa création.

Création d'objets

Pour créer un objet à partir d'une classe, nous utilisons le nom de la classe comme une fonction et assignons le résultat à une variable. Voici un exemple :

mon_chien = Chien("Buddy", "Labrador")
print(mon_chien.nom)  # Sortie : Buddy
print(mon_chien.race)  # Sortie : Labrador
mon_chien.aboyer()  # Sortie : Buddy dit : Ouaf !

Dans cet exemple, nous créons un objet Chien nommé mon_chien avec le nom "Buddy" et la race "Labrador". Nous accédons ensuite aux attributs de l'objet et appelons sa méthode aboyer().

Attributs de classe et attributs d'instance

En plus des attributs d'instance (comme nom et race dans la classe Chien), les classes peuvent également avoir des attributs de classe. Les attributs de classe sont partagés entre toutes les instances de la classe, tandis que les attributs d'instance sont propres à chaque objet.

Voici un exemple d'une classe avec des attributs de classe et des attributs d'instance :

class Chien:
    espece = "Canis familiaris"  # Attribut de classe
 
    def __init__(self, nom, race):
        self.nom = nom  # Attribut d'instance
        self.race = race  # Attribut d'instance
 
mon_chien = Chien("Buddy", "Labrador")
print(mon_chien.espece)  # Sortie : Canis familiaris
print(mon_chien.nom)  # Sortie : Buddy
print(mon_chien.race)  # Sortie : Labrador

Dans cet exemple, espece est un attribut de classe, tandis que nom et race sont des attributs d'instance.

Méthodes

Les méthodes sont des fonctions définies dans une classe qui manipulent les données de l'objet. Il existe trois types de méthodes : les méthodes d'instance, les méthodes de classe et les méthodes statiques.

Méthodes d'instance : Les méthodes d'instance ont accès aux attributs d'instance de l'objet et peuvent les modifier. Le premier paramètre d'une méthode d'instance est toujours self, qui fait référence à l'instance en cours de la classe.

class Chien:
    def __init__(self, nom, race):
        self.nom = nom
        self.race = race
 
    def aboyer(self):
        print(f"{self.nom} dit : Ouaf !")
 
mon_chien = Chien("Buddy", "Labrador")
mon_chien.aboyer()  # Sortie : Buddy dit : Ouaf !

Méthodes de classe : Les méthodes de classe ont accès à la classe elle-même et à ses attributs de classe. Le premier paramètre d'une méthode de classe est toujours cls, qui fait référence à la classe.

class Chien:
    espece = "Canis familiaris"
 
    @classmethod
    def get_espece(cls):
        return cls.espece
 
print(Chien.get_espece())  # Sortie : Canis familiaris

Méthodes statiques : Les méthodes statiques sont des fonctions normales définies dans une classe qui n'ont pas accès aux attributs d'instance de l'objet ni à la classe elle-même. Elles sont souvent utilisées comme fonctions utilitaires.

class Math:
    @staticmethod
    def ajouter(a, b):
        return a + b
 
resultat = Math.ajouter(2, 3)
print(resultat)  # Sortie : 5

Héritage

L'héritage est un concept fondamental de la programmation orientée objet qui vous permet de créer de nouvelles classes basées sur des classes existantes. La nouvelle classe est appelée "classe dérivée" ou "classe enfant", tandis que la classe existante est appelée "classe de base" ou "classe parent".

Voici un exemple d'une classe GoldenRetriever qui hérite de la classe Chien :

class Chien:
    def __init__(self, nom, race):
        self.nom = nom
        self.race = race
 
    def aboyer(self):
        print(f"{self.nom} dit : Ouaf !")
 
class GoldenRetriever(Chien):
    def __init__(self, nom):
        super().__init__(nom, "Golden Retriever")
 
    def rapporter(self):
        print(f"{self.nom} rapporte la balle !")
mon_golden = GoldenRetriever("Buddy")
mon_golden.aboie()  # Sortie : Buddy dit : Ouaf !
mon_golden.rapporte()  # Sortie : Buddy rapporte la balle !

Dans cet exemple, la classe GoldenRetriever hérite de la classe Chien. La classe GoldenRetriever a accès à tous les attributs et méthodes de la classe Chien, et elle peut également définir ses propres attributs et méthodes, comme la méthode rapporte().

Polymorphisme

Le polymorphisme est la capacité des objets de différentes classes à être traités comme des objets d'une superclasse commune. Cela vous permet d'écrire un code plus générique et réutilisable.

Voici un exemple de polymorphisme avec les classes Chien et GoldenRetriever :

class Chien:
    def __init__(self, nom, race):
        self.nom = nom
        self.race = race
 
    def emet_son(self):
        print(f"{self.nom} dit : Ouaf !")
 
class GoldenRetriever(Chien):
    def emet_son(self):
        print(f"{self.nom} dit : Ouah !")
 
def appeler_animal(animal):
    animal.emet_son()
 
mon_chien = Chien("Buddy", "Labrador")
mon_golden = GoldenRetriever("Buddy")
 
appeler_animal(mon_chien)  # Sortie : Buddy dit : Ouaf !
appeler_animal(mon_golden)  # Sortie : Buddy dit : Ouah !

Dans cet exemple, la fonction appeler_animal() peut accepter à la fois des objets Chien et GoldenRetriever, et elle appellera la méthode emet_son() appropriée pour chaque objet, même s'ils ont des implémentations différentes.

Exceptions

Les exceptions sont des événements qui se produisent pendant l'exécution d'un programme et perturbent le flux normal des instructions du programme. Python dispose d'un mécanisme intégré de gestion des exceptions qui vous permet de gérer et de gérer ces exceptions.

Voici un exemple de gestion d'une exception ZeroDivisionError :

try:
    resultat = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Erreur : Division par zéro")
else:
    print(f"Résultat : {resultat}")
finally:
    print("L'opération est terminée.")

Dans cet exemple, le bloc try tente de diviser 10 par 0, ce qui provoquera une ZeroDivisionError. Le bloc except capture l'exception et affiche un message d'erreur. Le bloc else est exécuté si aucune exception n'est levée, et le bloc finally est toujours exécuté, indépendamment du fait qu'une exception soit levée ou non.

Vous pouvez également définir vos propres exceptions personnalisées en créant une nouvelle classe qui hérite de la classe Exception ou de l'une de ses sous-classes.

Modules et paquets

En Python, les modules sont des fichiers Python uniques qui contiennent du code, et les paquets sont des collections de modules connexes. Les modules et les paquets vous aident à organiser votre code et à le rendre plus réutilisable.

Voici un exemple de création d'un module simple et de son utilisation dans un autre script :

# math_utils.py
def additionner(a, b):
    return a + b
 
def soustraire(a, b):
    return a - b
# main.py
from math_utils import additionner, soustraire
 
resultat_addition = additionner(2, 3)
resultat_soustraction = soustraire(5, 3)
 
print(f"Résultat de l'addition : {resultat_addition}")
print(f"Résultat de la soustraction : {resultat_soustraction}")

Dans cet exemple, nous créons un module appelé math_utils.py avec deux fonctions, additionner() et soustraire(). Dans le script main.py, nous importons les fonctions du module math_utils et les utilisons.

Les paquets sont créés en ajoutant un fichier __init__.py à un répertoire contenant des modules connexes. Cela vous permet d'organiser votre code dans une structure hiérarchique et d'importer des modules à partir du paquet.

Conclusion

Dans ce tutoriel, vous avez appris les concepts fondamentaux de la programmation orientée objet en Python, notamment les classes, les objets, l'héritage, le polymorphisme et les exceptions. Vous avez également exploré les modules et les paquets, qui vous aident à organiser et à réutiliser votre code.

Ces concepts sont essentiels pour construire des applications Python complexes et faciles à maintenir. En maîtrisant ces sujets, vous serez bien parti pour devenir un programmeur Python compétent.

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