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#numpy-speed-test-ndarray-vs-list #python-for-data-science
To do this test, we’ll be using Time It to measure the execution time of our code. We’ll plan arrays or lists with one million elements, and we’ll plan a repeating inoperation of summing all those elements 1,000 times. We’ll set up the ndarray to have the values from zero to size minus one. Again, this is class ndarray. Now we’ll do the timing. Let’s see how long this takes. This took about one millisecond. Remember that this is running a sum operation on an array with one million elements. Let’s see how that compares with using a list for the same computation. We’ve created a list with the same values. It has a class list, and now we’ll see how long it takes to run. Feels like it’s taking a little bit longer doesn’t it? In fact, this took an order of magnitude longer than it did with the ndarrays. Right? So for numpy, that was about one millisecond, and for the list it was roughly 13 milliseconds. That’s an order of magnitude. An order magnitude is a big deal. This is for a pretty small array. We’d actually see a bigger impact if we working with larger data sets.

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[unknown IMAGE 5046351564044]
#has-images #python-for-data-science #rgb-images #satellite-image-example
In Python, RGB images are ndarrays of shape height times width times three for each RGB layer. Now that you have a basic background in how color images are stored in Python, we can look at WIFIRE data in more depth. Over the next video, we will go through a notebook in which we start by importing a high resolution image from the NASA satellite LANsat. We will mainly use numpy functions, filtering techniques, and some domain Earth science knowledge to analyze this image.

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Troubles de la miction et incontinence urinaire de l'adulte et du sujet âgé
#121 #Cours #Facultaires #Incontinence #Médecine #Troubles #Urologie #miction
Le rôle du bas appareil urinaire est binaire : stocker l'urine produite en permanence par les reins et l'éliminer de façon rapide, volontaire et socialement adaptée en quelques mictions (normalement moins de 8/24 heures)

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Troubles de la miction et incontinence urinaire de l'adulte et du sujet âgé
#121 #Cours #Facultaires #Incontinence #Médecine #Troubles #Urologie #miction

Symptômes de la phase de stockage

• Incontinence urinaire (IU) = fuite involontaire d'urine. Le tableau 8.2 décrit les neuf types d'incontinence urinaire définis par l'ICS en 2017. On retiendra incontinence d'effort (IUE) ; incontinence par urgenturie (IUU) et inconti- nence mixte (IUM) : effort + urgenturie. • Énurésie : miction complète involontaire (elle peut être diurne : miction complète involon- taire lors d'un paroxysme émotionnel ; ou nocturne : miction complète involontaire durant le sommeil). • Pollakiurie diurne : augmentation du nombre de mictions par 24 heures ; ≥ 8 en période d'éveil (pollakiurie diurne)

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#121 #Cours #Facultaires #Incontinence #Médecine #Troubles #Urologie #miction

Symptômes phase de stockage (2)

• Nycturie : fait d'être réveillé par l'envie d'uriner. Considéré comme anormal dès 1 levé si celui-ci entraîne une gêne pour le patient (difficulté à se rendormir par exemple). Deux origines à distinguer : trop d'urine produite la nuit (normalement 25 à 33 % de la diurèse des 24 heures produite pendant le sommeil selon l'âge) ou perte de la capacité vésicale fonctionnelle à diurèse constante. Parfois les deux mécanismes coexistent.

• Urgenturie : désir soudain impérieux et irrépressible d'uriner. C'est un besoin patholo- gique différent d'une forte envie d'uriner en particulier par ce qu'il ne prévient pas : « le besoin dérange, l'urgenturie surprend ». À l'extrême l'urgenturie est responsable d'une fuite involontaire d'urine, c'est l'incontinence par urgenturie.

• Syndrome clinique d'hyperactivité vésicale : ce syndrome est centré sur la survenue d'urgenturie (suffit à elle seule) avec ou sans incontinence ± pollakiurie ± nycturie en dehors d'une infection urinaire ou d'une pathologie locale évidente (infection, tumeur de vessie ou de voisinage, calcul).

• Sensibilité vésicale : – normale : besoin d'uriner progressivement croissant jusqu'à l'obtention d'un besoin pressant ; – augmentée : besoin d'uriner très précoce et persistant ; – réduite : sensation de remplissage vésical mais pas de besoin d'uriner ; – absente : aucune sensation de remplissage ni de besoin

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#121 #Cours #Facultaires #Incontinence #Médecine #Troubles #Urologie #miction
Symptômes de la phase de vidange (ou phase mictionnelle) • La dysurie ou syndrome dysurique (un ou plusieurs des symptômes suivant) : retard au démarrage de la miction, nécessité de pousser pour initier la miction, jet faible et/ou en arrosoir, jet interrompu, miction en plusieurs temps. • Brûlures mictionnelles : brûlures ressenties dans l'urètre durant le passage de l'urine

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Symptômes de la phase post-mictionnelle Les gouttes retardataires et la sensation de vidange incomplètes peuvent aussi s'intégrer au syndrome dysurique.

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Troubles de la miction et incontinence urinaire de l'adulte et du sujet âgé
#121 #Cours #Facultaires #Incontinence #Médecine #Troubles #Urologie #miction

Principe du bilan urodynamique.

L'EMG est facultatif.
Pura : pression urétrale ; Pves : pression vésicale ; Pdet : PVES − Pabd : pression détruso- rienne (la vraie pression générée par la vessie et pas par la poussée abdominale) ; Pabd : pression abdominale. Les valeurs sont mesurées en ml et cm d'H 2 O. Les courbes dessinées sur ce schéma représentent un cycle mictionnel normal.

Remplissage normal : pas de contraction du détrusor, pic de pression abdominale et vésicale si toux avec renforcement réflexe de la pression urétrale. La pression détrusorienne reste stable lors des efforts de toux. Pdet maximale < 40 cmH 2 O, besoins ressentis progressivement. La compliance est la capacité de la paroi vésicale à se laisser distendre. Elle rend compte des qualités viscoélastiques de la paroi vésicale. Elle se calcule par : δ volume/δ pression. Compliance normale > 20 ml/cmH 2 O. Plutôt que la pression urétrale, on utilise volontiers la pression de clôture (Pclot = Purétrale – Pvésicale). Une estimation de la Pclot attendue en fonction de l'âge chez la femme est donnée par la formule : =±-Pclot théorique 110 âge 10 %. Lorsque la pression de clôture est basse on parle d'insuffisance sphinctérienne urodynamique qui peut corres- pondre cliniquement à une incontinence urinaire d'effort sans hypermobilité avec manœuvre de soutènement urétral négative. Au cours du remplissage vésical la pression urétrale augmente progressivement de façon réflexe. Le degré de remplissage de vessie auquel est mesuré la pression urétrale (et donc la pression de clôture) doit donc être connu. Pendant la miction la pression sphinctérienne s'effondre et la pression détrusorienne augmente (synergie vésico- sphinctérienne) produisant un débit régulier et une vidange complète

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Pour comprendre L'incontinence urinaire est définie comme une perte involontaire d'urine (objectivement démontrable, constituant un problème social ou d'hygiène). Il s'agit avant tout d'une déficience, dont le handicap généré entraîne une gêne variable selon les individus et les sociétés dans lesquelles ils évoluent

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• On complète l'examen clinique par : – examen périnéal : – chez l'homme : palper l'urètre, voir le méat (sténose), pratiquer un toucher rectal (volume et consistance de la prostate), – chez la femme recherche de prolapsus associé, touchers pelviens ; – examen neurologique adapté (homme et femme) ; – examen des pieds (creux ou plat), de la démarche, du passage talon/pointe ; – examen du sillon fessier (déviation, touffe de poil, lipome) ; – sensibilité périnéale au toucher (homme et femme) ; – réflexe des métamères sacrés S2-4 : réflexe bulbo-anal (homme), clitorido-anal (femme)

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Réflexe bulbo-anal ou clitorido-anal Lorsqu'on pince le gland, on observe et on perçoit avec un doigt intra-anal une contraction réflexe du sphincter strié anal. (Ce test confirme l'intégrité des arcs réflexes sacrés mais ce réflexe est absent chez 30 % des sujets normaux.

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Facteurs de risque de l'incontinence urinaire féminine (encadré 8.1) L'obésité est un facteur aggravant important car modifiable ++ (IMC > 30) d'autant plus qu'elle est morbide est associée à l'incontinence urinaire (effort, urgenturie et mixte). La perte de poids dès 15 % améliore l'incontinence urinaire avec jusqu'à 60 % de disparition de celle-ci lorsque le sujet corrige complètement son surpoids. En revanche, la chirurgie de l'incontinence urinaire d'effort est moins efficace chez le sujet obèse que chez le sujet normopondéral

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Épidémiologie (femme) – Facteurs de risque et prédisposition • Femme (40–70 ans), 5 à 15 % de fuite quoti- dienne, > 15 % après 70 ans chez les femmes institutionnalisées. • IUE jusqu'à 60 ans IU mixte après

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Épidémiologie (homme) – Facteurs de risque et prédisposition • Homme : épidémiologie moins bien étudiée, 2 à 10 fois moins fréquente que chez la femme, aug- mente avec l'âge. • IU urgenturie > IU mixte et IUE.

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Spécificité et facteurs aggravants de l'incontinence urinaire du sujet âgé (encadré 8.3) Chez l'homme et chez la femme on retiendra l'acronyme DIAPERS qui veut dire couche. L'incontinence urinaire du sujet âgé est fréquemment améliorable par des mesures d'adap- tation à la fois urologiques mais aussi non urologiques et environnementales. On notera l'importance de la rétention chronique qui doit être dépistée (échographie vésicale et mesure du résidu post-mictionnel). Il existe également chez le sujet âgé des incontinences urinaires par urgence, par effort ou mixte qui ne sont pas réversibles ou transitoires et qui seront prises en charge comme chez des sujets jeunes. Dans cette tranche d'âge (75 et plus), l'urgenturie et l'incontinence urinaire mixte sont plus fréquentes dans les deux sexes

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Dans le cadre de l'IU d'effort de la femme deux mécanismes sont associés pour expliquer les fuites (fig. 8.12) (vidéo e8.1). • L'hypermobilité cervico-urétrale (HMCU) : le soutènement du col et de l'urètre est défi- cient du fait du vieillissement tissulaire, de la carence hormonale, des traumatismes obsté- tricaux. Une manœuvre de soutènement du col et de l'urètre corrige la fuite lors de l'examen clinique. • L'insuffisance sphinctérienne (IS) : les moyens d'occlusion de la lumière de l'urètre que sont la muqueuse avec sa sous-muqueuse richement vascularisée, les fibres musculaires lisses et le sphincter strié sont déficients. Ces structures peuvent être déficientes par atteinte directe (vieillissement, carence hormonale, traumatismes) mais aussi par dénervation au cours des atteintes périphériques somatiques (syndrome de queue-de-cheval, neuropathies périphériques, lésion des branches pudendales au cours de fracture du bassin…). Une manœuvre de soutènement du col et de l'urètre ne corrige pas la fuite lors de l'examen clinique

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Incontinence urinaire d'effort • Cible : l'urètre. • Objectif : renforcer les résistances urétrales

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Incontinence urinaire par urgenturie • Cible : la vessie. • Objectif : augmenter la capacité vésicale, réduire la pression pendant le remplissage

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Traitement du syndrome clinique d'hyperactivité vésicale idiopathique/neurogène. A. 1 re ligne. B. 2 e ligne : neuromodulation du nerf spinal sacré S3 et injection de toxine botulique dans la vessie. C. 3 e ligne si atteinte sévère : entérocystoplastie d'agrandissement

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Séquence vésicosphinctérienne durant la miction normale 1. Relaxation du sphincter strié (et des muscles striés du plancher pelvien). 2. Contraction du détrusor : la pression intravésicale augmente (isométrique). 3. Ouverture du col : début de la miction. 4. Poursuite de la contraction du détrusor (isotonique)

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On recherche les antécédents : • neurologiques : – lésion médullaire sous le centre pontique de la miction : dyssynergie vésicosphinctérienne, – lésion périphérique (queue-de-cheval ou neuropathie) : hypocontractilité

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Le bilan urodynamique (surtout l'épreuve pression-débit) : seul examen à pouvoir renseig- ner sur la contractilité vésicale. Seul examen à permettre d'affirmer l'obstruction (notion différente de l'obstacle). L'obstruction est une perturbation de la relation pression/débit (obstruction = travail augmenté du moteur vésical pour produire un débit normal [obs- truction compensée] ou un débit abaissé [obstruction décompensée]). C'est aussi le seul examen à pouvoir différencier l'obstruction et l'hypocontractilité vésicale

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le syndrome de Fowler (rare) qui est un trouble de la relaxation myogène chez la femme jeune associé à des ovaires polykystiques

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Hypertrophie bénigne de la prostate (cf. chapitre 10) • Médicament : alpha-bloquants, inhibiteur de la 5-alpha-réductase. • Désobstruction chirurgicale : résection transurétrale de la prostate (RTUP), vapori- sation ou énucléation laser, adénomectomie chirurgicale. Le choix de la technique lorsqu'il ne s'agit pas de laser dépend du volume de l'hypertrophie : RTUP si moins de 80 ml, adénomectomie si plus de 80 ml

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Certains asynchronismes ou des situations rares de rétention « réflexe » et le syndrome de Fowler peuvent répondre à la stimulation électrique du nerf spinal S3 appelée neuromodu- lation sacrée S3 (utilisée par ailleurs dans le traitement du syndrome clinique d'hyperactivité vésicale)

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Lorsque la dyssynergie vésicosphinctérienne est « légère » le traitement par alpha- bloquants a montré une efficacité partielle. C'est ainsi qu'une indication est retenue chez la femme atteinte de sclérose en plaques.

Dès que la dyssynergie est sévère il n'y a pas de traitement étiologique. La prise en charge repose sur les auto-sondages propres intermittents. Le patient utilise une sonde à usage unique et vide lui-même sa vessie à intervalles réguliers (toutes les quatre heures). Si les auto-sondages ne sont pas possibles (ex : tétraplégie) une dérivation continente à l'ombilic peut les rendre plus faciles (opération de Mitrofanoff). Dans les cas les plus défavorables, une dérivation non continente de type Bricker peut être proposée pour éviter les complications des cathéters à demeure à long terme (cf. 5.4.2).

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Dans les cancers de prostate localement avancés avec obstruction de la lumière uré- trale il n'y a pas la plupart du temps d'indication à une prostatectomie totale (cancer avancé et non localisé). On réalise une résection transurétrale de désobstruction par voie endoscopique selon le même principe que la RTUP de l'hypertrophie bénigne de la prostate

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Hypocontractilité vésicale

Le traitement repose sur les auto-sondages propres intermittents. Lorsqu'ils ne sont pas pos- sibles le recours à la sphinctérotomie est inefficace car il n'y a pas de moteur vésical pour vider. La sonde urétrale à demeure ou le cathéter sus-pubien à demeure ne sont pas des solutions viables à long terme, même avec des changements fréquents. L'inconfort permanent, la des- truction de l'urètre (fistules urétrales), les infections urinaires fébriles menaçant le pronostic rénal et parfois vital, le risque de cancérisation sur inflammation chronique à long terme sont les complications des cathéters de drainage (urétraux ou sus-pubiens) à demeure laissés à moyen et long terme

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Troubles de la miction et incontinence urinaire de l'adulte et du sujet âgé
#121 #Cours #Facultaires #Incontinence #Médecine #Troubles #Urologie #has-images #miction

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Troubles de la miction et incontinence urinaire de l'adulte et du sujet âgé
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Troubles de la miction et incontinence urinaire de l'adulte et du sujet âgé
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Troubles de la miction et incontinence urinaire de l'adulte et du sujet âgé
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Troubles de la miction et incontinence urinaire de l'adulte et du sujet âgé
#121 #Cours #Facultaires #Incontinence #Médecine #Troubles #Urologie #has-images #miction

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Troubles de la miction et incontinence urinaire de l'adulte et du sujet âgé
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Troubles de la miction et incontinence urinaire de l'adulte et du sujet âgé
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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
Vascularisation Les artères caverneuses sont des branches des artères pudendales internes provenant de l'artère iliaque interne. Le drainage veineux est assuré par un réseau profond qui draine les espaces sinusoïdes et qui conflue vers la veine dorsale profonde puis vers le plexus veineux de Santorini et les veines pudendales qui se terminent dans les veines iliaques internes

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
Voies nerveuses Les nerfs caverneux sont des rameaux terminaux du plexus hypogastrique inférieur. Ils cheminent sur les côtés du rectum et de la prostate, sous la symphyse pubienne et gagnent le hile du pénis. À l'état flaccide, l'influx sympathique provenant de la moelle thoracolombaire maintient le muscle lisse contracté, ce qui limite l'ouverture des espaces sinusoïdes. À l'état rigide, l'influx parasympathique provenant de la moelle sacrée aboutit à une libération de monoxyde d'azote et permet la relaxation musculaire lisse et l'ouverture des espaces sinusoïdes. Le système somatique assure la transmission de la sensibilité du gland et de la peau par le nerf dorsal du pénis puis le nerf pudendal, permettant le déclenchement d'érections dites « réflexes ». Il assure également la motricité de muscles périnéaux

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
Muscles périnéaux La contraction volontaire des muscles ischiocaverneux permet d'accroître la pression dans les corps caverneux. Les contractions rythmées du muscle bulbospongieux sont impliquées dans l'expulsion du sperme lors de l'éjaculation.

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
En cas de dysfonction endothéliale (diabète, HTA, dyslipidémie, tabac), c'est le NO endothélial qui fait défaut et altère la qualité de l'érection

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
Les mécanismes aboutissant aux érections sont communs quel que soit le type d'érection. Les nerfs caverneux, branches du plexus pelvien libèrent du monoxyde d'azote (NO) à leur terminaison. Le NO entraîne alors une complexe cascade moléculaire impliquant notamment la phosphodiestérase du type 5 (PDE5) et aboutissant à la relaxation des cellules musculaires lisses des corps caverneux. Cette relaxation ouvre les espaces sinusoïdes qui se gorgent de sang artériel, ce qui comprime les veines sous-albuginéales et s'oppose au retour veineux par un mécanisme veino-occlusif passif. Les cellules endothéliales qui tapissent la surface des espaces sinusoïdes sont étirées par ce remplissage et secrètent du NO qui participe au maintien de l'érection. En cas de dysfonction endothéliale (diabète, HTA, dyslipidémie, tabac), c'est le NO endothélial qui fait défaut et altère la qualité de l'érection. Le nerf dorsal du pénis transmet vers la moelle sacrée (S2, S3, S4) les informations sensitives issues du pénis. Les érections réflexes disparaîtront en cas de lésions bilatérales de ces nerfs, lors d'une fracture complexe du bassin par exemple

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
Définition Elle est définie par l'incapacité d'obtenir et/ou de maintenir une érection suffisante pour permettre une activité sexuelle satisfaisante pendant au moins 3 mois

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
Épidémiologie Un homme sur trois a des troubles de l'érection après 40 ans. L'âge est un facteur de risque indépendant de DE. On estime que 70 % des couples ont une sexualité active à 70 ans. La DE est un symptôme sentinelle des maladies cardiovasculaires et notamment de coronaro- pathie

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
Le risque de mourir d'un événement cardiovasculaire est deux fois supérieur chez un diabétique ou un hypertendu souffrant de DE par exemple

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
La capacité érectile résiduelle qui correspond à une tumescence sans rigidité suffisante pour une pénétration doit être mentionnée. La capacité érectile résiduelle est un facteur de bon pronostic. Une évaluation simple peut se faire par le score d'érection (Erection Hardness Score) allant de 0 à 4, ce score permet d'évaluer la rigidité de l'érection (annexe 9.1). • Absence d'érection. • Votre pénis est plus gros mais mou. • Votre pénis durcit, mais pas assez pour permettre une pénétration. • Votre pénis est dur pour la pénétration mais pas complètement dur. • Votre pénis est complètement dur. Une évaluation par l'auto-questionnaire IIEF (International Index of Erectile Function), version courte, qui permet de classer la DE en fonction du score obtenu est recommandée (annexe 9.2). Elle permet de faire une évaluation simplifiée en grades de sévérité. • DE sévère : score de 5 à 10. • DE modérée : score de 11 à 15. • DE modérée à légère : 16 à 21. • DE légère : score de 22 à 25. • DE normale : score de 26 à 30.

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
Recherche de pathologies ou facteurs influençant ou aggravant la dysfonction érectile Les causes les plus fréquemment identifiées sont le diabète et l'athérosclérose : • en cas de diabète, il faut vérifier l'équilibre glycémique, rechercher des complications diabétiques et explorer les autres facteurs de risque cardiovasculaire ; • en cas de pathologie athéromateuse, on recherchera : une artériopathie des membres inférieurs, une cardiopathie ischémique, un anévrisme de l'aorte abdominale ou un anté- cédent d'accident vasculaire cérébral

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
• médicamenteux : antidépresseurs, neuroleptiques, bêtabloquants non sélectifs, antialdos- térone, thiazidiques, inhibiteurs de la 5α-réductase, antiandrogènes

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
Il faut aussi être capable d'identifier une anxiété de performance sexuelle et tracer des événements de vie négatifs (chômage, décès, infertilité, divorce) ou positifs (naissance, promotion, nouvelle rencontre) dans les 6 mois avant l'apparition des troubles

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
Examen urogénital L'examen des organes génitaux externes est un préalable indispensable en appréciant la taille et la consistance des testicules et en examinant le pénis (plaques de maladie de Lapeyronie, courbure congénitale, épispadias, hypospadias, fibrose du corps caverneux [séquelle de priapisme], pénis enfoui). Le toucher rectal à la recherche d'une hypertrophie prostatique ou d'un cancer de la prostate est effectué après 50 ans, ou à partir de 45 ans en cas d'antécédents familiaux. D'un point de vue général, il faut rechercher une gynécomastie et apprécier la pilosité du patient

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
Un test pharmacologique par injection intracaverneuse est utile si les inhibiteurs de PDE5 sont inefficaces ou en cas d'anérection. Il consiste en une injection intracaverneuse directe de PGE1 dans le tissu érectile afin d'évaluer sa qualité et la réponse vasculaire. C'est un test préthérapeutique réalisé dans le cadre de l'apprentissage d'auto-injections par le patient

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
En première intention Il faut effectuer : • une glycémie à jeun et une hémoglobine glyquée en cas de patient diabétique connu ; • un bilan lipidique : cholestérol total, HDL, triglycérides ; • une testostéronémie totale et biodisponible chez les hommes de plus de 50 ans en cas de symptômes évocateurs de déficit en testostérone ; • en l'absence de bilan biologique récent, dans les cinq dernières années, demander : NFS, créatininémie, ionogramme et un bilan hépatique ; • le PSA total est dosé en fonction des symptômes et de l'examen prostatique et dès lors qu'une androgénothérapie est envisagée (contre-indication en cas de cancer de la prostate)

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Trouble de l'érection
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Trouble de l'érection
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Trouble de l'érection
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Trouble de l'érection
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Trouble de l'érection
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Trouble de l'érection
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[unknown IMAGE 5046604533004]
#has-images #pandas-features #python-for-data-science #why-pandas
Pandas library provides a number of data analysis-friendly features, which made it one of the most popular data science tools. Pandas builds up NumPy, so most of the NumPy advantages still hold true. However, it uniquely enables ingestion and manipulation of heterogeneous data types in an intuitive fashion. Pandas also enables combining large data sets using merge and join. And it provides a very efficient library for breaking data sets, transforming, and recombining. Another great feature Pandas provides is its visualizations. Plugged-in data has been simplified in-built functions that come with data frame. And descriptive statistics, by using simple function, is another good part of Pandas. This capability really simplifies the exploratory data analysis, as well as communication of results. Additionally, Pandas library handles time-series data effectively via native methods it provides to ingest, transform, and analyze time-series data. Other benefits to using Pandas are the ability to take advantage of native methods to handle missing data and data pivoting, easy data sorting, and description capabilities, fast generation of data plots, and Boolean indexing for fast image processing and other masking operations, just to name a few.

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[unknown IMAGE 5046608727308]
#has-images #python-for-data-science #series-data-structure #why-pandas
A series is one one-dimensional array-like object that provides us with many ways to index data. Series acts like an ndarray, but it supports many data types, integers, strings, floating point numbers, Python objects, et cetera, as a part of the array. It is a valid argument to most NumPy methods because of its similarities to arrays. The axis labels are collectively referred to as the index, and we can get and set values by these index labels. So a series is like a fixed sized dictionary in this regard. But it’s very flexible.

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[unknown IMAGE 5046612921612]
#dataframe-data-structure #has-images #python-for-data-science #why-pandas
Although series is a flexible data structure, the data structure that gets used even more is pandas DataFrame. A DataFrame is a 2-D elastic data structure that supports heterogeneous data with labeled axis for rows and columns. Arithmetic operations can appear on both row and column labels. We can think of it as a container for series objects, where each row is a series.

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[unknown IMAGE 5046617115916]
#has-images #python-for-data-science #summary #why-pandas
If you’re looking for a functionality to perform some data transformation, chances are Pandas already has it. It provides almost all major data-wrangling capabilities that data scientists need. It is actively supported by developer community and constantly increasing in functionality. We think Pandas will continue to play even a larger role in data science process in the coming decade.

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[unknown IMAGE 5046634155276]
#has-images #live-code-why-pandas #python-for-data-science #series-data-frame
Here, we create a series object called s, e, r, ser I’ll refer to as. Which is like an NumPy array But we can define the index labels, as you see here, together with the data. So, I say s, e, r, ser= Pandas series, in parentheses, data equals an array comma index equals, and we can name our indices anything we want there. We can actually go through and we see that all of them are names. When I run this, the ser will be created. And when we off put ser, we’ll see, the data array indexed by those names we put in our data structure. So, instead of indices being zero through four, we have a five-element series with indexes defined as tom, bob, nancy, etc. Although I defined the data and index using a clear format in this example, we could have skipped data and index equals. So, I could have just done, get rid of index, and get rid of data. And the output will end up being the same because Pandas know how to resolve those two arrays into a series data structure.

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[unknown IMAGE 5046638349580]
#has-images #heterogeneous-data-types #live-code-why-pandas #python-for-data-science
Another thing to recognize about the series compared to NumPy array is that the data types can be heterogeneous. So, if I switched some of the data with strings, like I’ll say here, maybe, foo, And then I’ll go change another one of these to maybe bar. I’ll see that those values will change. If any, at any point you get confused about indices, you can display the index like we have here s, e, r. Ser.index. And it’s going to give you the list of all the indices.

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[unknown IMAGE 5046648311052]
#data-access #has-images #live-code-why-pandas #python-for-data-science
We can use any of the indices by using it within rectangular brackets to access data at that location. So, I’ll say ser, and I’ll use ‘nancy’ as the index. And, when we look at our data here, the nancy index points to value 300. So, if we run this we indeed get 300 as the output. Alternatively, we could have used a loc function of the series object to get the value out of the location. So instead of ser[‘nancy’], if I said ser.loc[‘nancy’], I’m saying give me the location the, the value at the location index by ‘nancy’. And we see that the output will be the same.

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[unknown IMAGE 5046654078220]
#access-multiple-locations #has-images #live-code-why-pandas #python-for-data-science
Now, if we wanted to access multiple locations, we could type, let’s say ser, we pass it an array of ‘nancy’ and ‘bob’ as the indexes. And if we run this, it’s going to give us the two data values indexed by ‘nancy’ and ‘bob’. Another way to access data at the series location is to use a numeric indices. Here we access elements four, three and one in ser.

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#iloc #live-code-why-pandas #python-for-data-science
By typing iloc [2] and it should give us the value in second index appointed by ‘nancy’.

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[unknown IMAGE 5046661418252]
#check-existence #has-images #live-code-why-pandas #python-for-data-science
So, you can check quickly if a data value indexed by ‘bob’ exists in ser object, so I’ll just say, ‘bob’ in ser and you’ll that’s it going to evaluate to True because we have ‘bob’ as one of our indices in this object.

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[unknown IMAGE 5046665612556]
#has-images #live-code-why-pandas #multiplication #python-for-data-science
Here, I’m multiplying those values by two. If you noticed something interesting related to strings, you’re on the right path. When I multiply the string values to be by two, they’ll get repeated two times.

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[unknown IMAGE 5046672690444]
#creation #dataframe-structure #has-images #live-code-why-pandas #python-for-data-science
Now that we have a dictionary, we can load this data into a data frame called df. We’ll type df = pd.DataFrame(d) in parenthesis, we’ll give it as an input the dictionary that we just created and they’ll just display the contents of df. So, if I run this, I’ll see that two columns for the data are generated, and the series and the dictionary are merged in the data frame. Notice that index labels are merged as well, which resulted in having indices ‘apple’, ‘ball’, ‘cerill’, ‘clock’, and ‘dancy’ as series labels, they’re all labels in this case. And one and two as the column labels. And we see that actually, the first column, the series one that was labeled by one, didn’t have some of those indices. Like, it didn’t have ‘cerill’ and ‘dancy’ like the second one does. There, those values will show up as NaN. That means not a number, to indicate there was no value for that or that value was indefined for the index in that series.

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[unknown IMAGE 5046676884748]
#has-images #index #live-code-why-pandas #python-for-data-science
If you’re again confused of these, about the column and index labels are, you can print them out by saying df.index, and let’s run that. And it shows you, also those are type object.

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[unknown IMAGE 5046682651916]
#creation #dataframe-structure #has-images #live-code-why-pandas #python-for-data-science
if we say pd.DataFrame and give dictionary as the input to it, and we only pick indices ‘dancy’, ‘ball’, and ‘apple’ for column indexes from the series that we have in the dictionary d. So, if I run this, I’ll see that row labels are ‘dancy’, ‘ball’, ‘apple’ on the subset of the data that was in the dictionary got turned into a data frame.

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[unknown IMAGE 5046686846220]
#creation #dataframe-structure #has-images #live-code-why-pandas #python-for-data-science
I pick the row labels ‘dancy’, ‘ball’, ‘apple’ just like I did in the line above, but I’m adding new columns to it. Remember my dictionary had ‘one’ and ‘two’ as columns. Instead, I’m asking, give me columns ‘two’ and ‘five.’ When we do that, we selected the label that doesn’t exist, ‘five’, so all of the values in that column, as we see here will show up as NaN for undefined.

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[unknown IMAGE 5046691040524]
#creationg #dataframe-structure #has-images #list-of-python-dictionaries #live-code-why-pandas #python-for-data-science
Here we have a data array of two dictionaries, ‘alex’, 1, ‘joe’, 1 is in 1. And the second one, as you see there, Ema, Dora, Alice, pointing out to some numeric values. We can load it into a data frame using pd.DataFrame, the data frame creation function for creating an object. A data frame object. And load data directly into it. So, if I run this, they’ll see that alex, alice, dora, ema, joe. The label’s here got created as columns, and the row labels are zero and one. Because we didn’t provide index labels, we will use as row indices, so it’s like arrays starting with zero and one that numerically get indexed. I can provide an index label array to this data frame. So, if I say, pd.DataFrame and I give the data, and provide index ‘orange’ and ‘red’ as index labels, the same data frame will be created by the set of zero and one, I’ll have orange and red as different row labels.

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[unknown IMAGE 5046695234828]
#creation #dataframe-structure #has-images #live-code-why-pandas #python-for-data-science #restricting-columns
Just like we did before, we can select some of the elements from the dictionary as columns to constrain the data set we’ve worked with. So, here, we do pd.DataFrame and data, and we give the columns ‘joe’, ‘dora’, ‘alice’. When we create this data frame, we will have rows again indexed by 0 and 1, and we’ll have only the columns we selected from the original data set data dictionaries.

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[unknown IMAGE 5046699429132]
#has-images #live-code-why-pandas #python-for-data-science
We can use a label for columns to select a column out of the frame. So, when you say df, in square brackets, 1 as the index, we receive a series object in return. Indexed by, again, apple, ball... We'll have the row indices. But we’ll have one of these columns displayed.

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[unknown IMAGE 5046703623436]
#column-creation #dataframe-structure #has-images #live-code-why-pandas #python-for-data-science
Using these columns, we can actually create new columns, and add or insert them to the data frame on the fly. So, here I’ll create a third column in my data frame, df. We’ll call it df[‘three’], and it will be the multiplication of the values in df[‘one’] and df[‘two’]. We will see that the third column was created from that as a set of, as a function of columns one and two.

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[unknown IMAGE 5046707817740]
#dataframe-structure #has-images #live-code-why-pandas #logic-operation #python-for-data-science
In the next one, we have logic operation. I want to add another column, called ‘flag’, which, rather than a numerical operation, like multiplication, I’ll use a logical operation which results in a boolean value being generated. I will use df[’flag]= df[‘one’] > 250. It’s going to give us true for the values that are greater than 250 in column one. So when you look at it, it holds 200 to 100 are false. NaN should be false by nature. But 300 is a a number that’s greater than 250, like we specified, so it’s going to evaluate to true. And NaN, again, we can’t compare that to any number, so it’s false. So we have that fourth column there called flag.

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[unknown IMAGE 5046712012044]
#dataframe-structure #delete-column #has-images #live-code-why-pandas #pop #python-for-data-science
df.pop is used to return the column it’s provided with its I.D. and delete or drop that column from the frame. So, if we say here three, the value, three, a variable name is a the column three out of this df data frame, we’ll see that three was returned. Column three was returned as a series object. And, when I display the df, again, we’ll see that third column is gone. So, we popped it out, assigned it to a variable, and it permanently removes column three from our data frame. So that column is gone.

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[unknown IMAGE 5046716206348]
#dataframe-structure #del #delete-columns #has-images #live-code-why-pandas #python-for-data-science
We could have also used the del function to delete columns. So, here, we see del df, and as an index, 2 is provided. If we run that display df, we’ll see that the second column, column indexed by 2 is gone and deleted out of our df permanently. However, in this case, we didn’t get the output displayed. Unlike the pop operation.

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[unknown IMAGE 5046720400652]
#dataframe-structure #has-images #inserting-column #live-code-why-pandas #python-for-data-science
We do here df.insert, so we are inserting something into df, our data frame. And We will name that, the label, ‘copy_of_one’. Okay? And it’s going to exactly copy that one into that second column. So it’s going to add to the end of this data frame a column that looks exactly like column one, but it’s index, column index or label is ‘copy of one’.

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[unknown IMAGE 5046723808524]
#column-creation #dataframe-structure #has-images #live-code-why-pandas #python-for-data-science
We are saying get the first two values in data frame column one, and assign it to a data frame column called ‘one_upper_half’. So then we do that, and run this, we’ll see that we’ll have any column here, with the first two values in column one, and the rest of the columns, the rows in this column show up as undefined.

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[unknown IMAGE 5046736129292]
#advantages #has-images #pandas-data-ingestion #python-for-data-science
One of the biggest advantages of using pandas is its ability to ingest data from a variety of sources in a variety of data types and formats. We can simply say that pandas has simplified the data ingestion for all of us.

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[unknown IMAGE 5046740323596]
#csv #has-images #pandas-data-ingestion #python-for-data-science
One of the most popular data formats is comma separated values, or shortly csv. Csv is a simple file format used to store tabular data such as a spreadsheet or a database. Files in the csv format can be ingested into Python as Dataframes using the pandas read_csv function.

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[unknown IMAGE 5046744517900]
#has-images #json #pandas-data-ingestion #python-for-data-science
JSON, or java script object notation, is a format for structuring data and it’s commonly used for communication within web applications. Using the read_json function in Python pandas we can ingest the structure and contents of a JSON file as a pandas Dataframe or a series data structure.

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[unknown IMAGE 5046748712204]
#has-images #html #pandas-data-ingestion #python-for-data-science
Html, is a hyper text markup language, and it’s a file format used as the basis of every webpage. The data in an html document gets stored as a list of pandas DataFrames using the read_html function.

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[unknown IMAGE 5046752906508]
#has-images #pandas-data-ingestion #python-for-data-science #sql
Sequel, or SQL, stands for structured query language. SQL is used to communicate with a database using queries to insert, delete, and select data of interest. The read SQL query function in pandas provides us a way to subset and load data from a relational database to Python.

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[unknown IMAGE 5046757100812]
#has-images #pandas-data-ingestion #python-for-data-science #sql
Similarly, we can load a whole relational table using the pandas read SQL table function. Then it will simply show in tabular format, as a pandas DataFrame data structure.

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[unknown IMAGE 5046761295116]
#data-formats #has-images #pandas-data-ingestion #python-for-data-science
As a summary, ingestion of data into Python was not always easy. Pandas made it an intuitive process. And it has enabled data scientists with tools to manipulate the data ingested and key data structures to allow for a vast variety of these data formats. We listed just a few of the source types that we can ingest into Python. But there are many more examples if you follow the link provided in the summary slide.

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[unknown IMAGE 5046773353740]
#has-images #live-code-data-ingestion #loading-data #python-for-data-science
We will start by loading the data into three DataFrames. Let’s start by movies. Here we will take advantage of the read csv function. We need to specify the separator for the data as a comma. But simply we say movies is my DataFrame object, pd.read csv we give the data file and the separator. And let’s display the type of movies to see that it’s a DataFrame, and we’ll also see the top five elements in that DataFrame by using the head function. Here I display the type to show that the type for movies DataFrame object we created is of class DataFrame. And we use the head function of DataFrame to display the first five rows, which is the default for the head function. But we could have specified the number of rows. If I wanted to see more I could have just said head 15.

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[unknown IMAGE 5046780431628]
#delete-column #has-images #live-code-data-ingestion #python-for-data-science
For current analysis as I mentioned timestamps will come later, we will remove the timestamp column and we’ll come back to it later on. So as you remember from our DataFrames discussion. We can use del ratings timestamp give the index or label for that column and drop it or delete it from the date frame. So ratings and tags won’t have timestamps anymore.

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie

Inhibiteurs de la phosphodiestérase de type 5 (IPDE5)

Les IPDE5 sont des « facilitateurs de l'érection », ils ne peuvent fonctionner que si des nerfs érectiles produisent encore du monoxyde d'azote : « No NO = No Sex ». Il s'agit du traitement de référence en première intention. Ils facilitent, lors d'une stimula- tion sexuelle, la myorelaxation intracaverneuse et donc la qualité et la durée du remplis- sage des corps érectiles à l'origine de l'érection. Quatre molécules dont deux sont génériquées sont actuellement disponibles, non rembour- sées par la Sécurité sociale : • le sildenafil (Viagra ® et génériques) ; • le tadafil (Cialis ® et génériques), il existe en prise quotidienne ou à la demande ; • le vardénafil (Lévitra ® ) ; • l'avanafil (Spedra ® ). Le taux d'efficacité est de l'ordre de 65 à 85 %. Le tadalafil peut être pris quotidiennement ou à la demande. L'intérêt de la prise quotidienne est de dissocier la prise médicamenteuse de l'acte sexuel, le patient n'a plus besoin de pro- grammer la prise de son médicament avant son rapport sexuel. Le tadalafil 5 mg quotidien est également indiqué dans le traitement des troubles mictionnels liés à l'hypertrophie prostatique. La principale contre-indication est la prise de dérivés nitrés et de médicaments donneurs de NO (nicorandil, molsidomine). Il existe dans ce cas un risque majeur d'hypotension pouvant être mortelle chez un patient coronarien

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
Avant d'instaurer un traitement d'aide à l'érection, il est recommandé de vérifier l'aptitude physique pour le rapport sexuel (ex. : réalisation facilement de 20 minutes de marche par jour ou de la montée de deux étages)

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie

Injections intracaverneuses (IIC) de PGE1

La prostaglandine E1 (alprostadil) induit l'érection par l'intermédiaire de récepteurs intra- caverneux, dont la stimulation provoque une relaxation du muscle lisse par augmentation de la concentration d'AMPc. Contrairement au IPDE5, les injections intracaverneuses seront efficaces même en l'absence de NO, notamment après prostatectomie radicale sans conserva- tion des bandelettes vasculonerveuses. Elles sont indiquées en cas de contre-indication, d'échec ou d'intolérance du traitement oral, ou si le patient souhaite y passer spontanément ou s'il existe un problème financier lié au non- remboursement des IPDE5. Les effets secondaires rencontrés sont : • la douleur essentiellement en début de traitement ; • l'hématome au point de ponction, sans gravité ; • les érections prolongées, voire un priapisme. Il n'y a pas de contre-indication dans les pathologies cardiovasculaires, ni en cas de traitement anticoagulant. Il faut réaliser au moins une injection test et un apprentissage en consultation (éducation thérapeutique). Les injections intracaverneuses (fig. 9.6) sont remboursées par la Sécurité sociale dans certaines indications sur « ordonnance de médicament d'exception » (paraplégie, séquelle de chirurgie, neuropathie diabétique…)

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie

Maladie de Lapeyronie

Généralités

Maladie décrite par Lapeyronie, chirurgien de Louis XV (induratio penis plastica), c'est une affection bénigne observée chez 3 à 9 % des hommes. La prévalence est plus élevée chez les diabétiques (10 %) et après prostatectomie radicale (15 %) mais l'étiologie reste inconnue. Elle correspond à une fibrose localisée de l'albuginée formant une plaque. Elle est à l'origine d'une courbure de la verge en érection (fig. 9.10). Deux phases se succèdent au cours de l'histoire naturelle de la maladie : • phase inflammatoire (plaque de novo et douleurs) ; • phase cicatricielle (stabilisation)

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Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie

Maladie de Lapeyronie

Traitement

Aucun traitement n'a montré de réelle efficacité en phase inflammatoire pour réduire la courbure. En phase cicatricielle, un traitement sera proposé au malade en cas de répercussions physiques importantes notamment l'incapacité de pénétrer et/ou en cas de répercussions psychologiques significatives. Deux grandes catégories de traitement sont envisageables en fonction de l'angle de coudure, de sa direction, de la longueur de la verge, de la présence d'une dysfonction érectile et des attentes du patient : • les injections intraplaques : le Xiapex ® (Clostridium hystolyticum) est une collagénase injec- tée dans la plaque albuginéale. Elles corrigent de 20° la courbure chez 60 % des malades ; • les chirurgies correctrices (une plicature de la convexité ou une incision-greffe de la concavité) sont envisagées lorsque la déviation ou la dysfonction érectile empêche les rapports sexuels. Une photographie préopératoire est alors indispensable, elle a une valeur médico-légale. Le patient est prévenu du risque de perte de longueur de verge, surtout en cas de plicature

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[unknown IMAGE 5046791703820]
Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie #has-images

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[unknown IMAGE 5046796946700]
Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie #has-images

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[unknown IMAGE 5046799043852]
Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie #has-images

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[unknown IMAGE 5046804286732]
Trouble de l'érection
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie #has-images

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Trouble de l'érection - Priapisme
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
Définition Érection prolongée, involontaire, de plus de 4 heures, en général douloureuse, en dehors d'une stimulation sexuelle

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Trouble de l'érection - Priapisme
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
Étiologies Les causes peuvent être : • iatrogènes : injections intracaverneuses +++, psychotropes, anesthésiques ; • hématologiques : drépanocytose (probabilité d'avoir un priapisme en cas de drépanocytose = 30 à 40 %), leucémie myéloïde chronique, trouble de la coagulation ; • tumorales : tumeur caverneuse (primitive ou métastatique), compression extrinsèque ; • neurologiques : lésions médullaires, tumeurs cérébrales, épilepsie ; • traumatiques : sur le pénis ou le périnée ; • toxiques : cocaïne, intoxication alcoolique aiguë ; • idiopathique

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Trouble de l'érection - Priapisme
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
L'analyse des gaz du sang révèle l'apparition d'une hypoxie et d'une acidose dès 6 heures. Pour 90 % des hommes ayant eu un priapisme de plus de 24 heures, la fonction érectile résiduelle ne permet pas d'avoir des rapports sexuels. Ceci est valable pour les priapismes ischémiques alors que pour les priapismes non ischémiques, il semblerait que les érections soient conservées

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[unknown IMAGE 5046816607500]
#extracting-row #has-images #live-code-data-ingestion #python-for-data-science
Let’s first extract the first row in tags. It’s space, uh sorry. The type of that first row we see is a series. And if we print that first row we’ll see that the userId, movieId, and tag are indexes for the values that we have for example the userId 18. And if you’re confused about these indexes, the same rule about the series applies. You can say row_0 which is our variable name for that series object, index. And it gives us the index values. And you can use those indexes to get the value, index by that label. You can also do some Boolean operations. You can see this rating in row 0. Can I get the rating out of it? As you see the index has userId, movieId, and tag so there’s no rating there. So it will evaluate being false.

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Trouble de l'érection - Priapisme
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
Sur le plan physiopathologique, on distingue le priapisme : • ischémique, ou à bas débit, veino-occlusif : c'est le plus fréquent et douloureux. La situa- tion comparable à un syndrome des loges avec dans un premier temps un blocage du retour veineux par impossibilité du muscle lisse caverneux de se contracter puis secondairement du flux artériel. C'est une urgence thérapeutique ; • non ischémique, ou à haut débit, artériel : rare, en général consécutif à un traumatisme direct (chute à califourchon) responsable d'une fistule artériocaverneuse, typiquement non douloureux, partiel (gland mou), sans hypoxie, donc l'urgence est relative ; • récidivant ou intermittent : il s'agit en fait d'épisodes d'érections prolongées d'épisodes d'érections prolongées de moins de 3 heures qui peuvent parfois évoluer vers un priapisme ischémique, typiquement chez le drépanocytaire

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Trouble de l'érection - Priapisme
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
Échographie-Doppler de la verge En cas de traumatisme associé on recherche une fistule artériocaverneuse (priapisme arté- riel). En cas de doute clinique sur le type de priapisme, on recherche en Doppler une disparition complète du flux des artères caverneuses, ce qui est en faveur d'un mécanisme ischémique

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Trouble de l'érection - Priapisme
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie

En cas de priapisme évoluant depuis moins de 4 heures, un traitement oral sympathomimé- tique peut être tenté. Les mesures spécifiques dépendent ensuite du mécanisme du priapisme :

• en cas de priapisme ischémique (fig. 9.12), sont successivement tentées :

– la ponction-aspiration caverneuse à l'aiguille (19G) : elle diminue la pression intracaver- neuse, elle doit être continuée jusqu'à obtention de sang artériel (rouge), – l'injection intracaverneuse d'agents sympathomimétiques : la phényléphrine (effet alpha- adrénergique sélectif, sans effet bêta-adrénergique) est la molécule utilisée de préférence. Une surveillance hémodynamique et par scope est faite au cours de ces injections. Au-delà de 24 heures d'évolution, la réponse aux sympathomimétiques est moins bonne

– un shunt cavernospongieux : consiste à drainer chirurgicalement le sang intracaverneux dans le corps spongieux du gland,

– prothèse pénienne : au-delà de 72 heures (24 heures pour certains auteurs) de priapisme la mise en place d'une prothèse pénienne sera évoquée

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[unknown IMAGE 5046823161100]
Trouble de l'érection - Priapisme
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie #has-images

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[unknown IMAGE 5046826831116]
Trouble de l'érection - Priapisme
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie #has-images

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[unknown IMAGE 5046836792588]
Trouble de l'érection - Priapisme
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie #has-images

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[unknown IMAGE 5046843346188]
#extract-series-of-rows #has-images #live-code-data-ingestion #python-for-data-science
To extract a series of rows we need to provide an area of indices. So I’ll go to tags and I’ll give the indices with iloc because remember there are so many different rows in this one until however many texts we had before. So tags.iloc and we’ll give it an array with the indices zero, 11, and 2000 for the names of those rows. So if you do that, we’ll see that we can extract just those values and select technically those values out of that DataFrame.

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Trouble de l'érection - Priapisme
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie
• en cas de priapisme non ischémique : – l'aspiration n'a qu'un rôle diagnostique éventuel, – la surveillance peut être tentée ainsi que la compression prolongée de la fistule chez les enfants notamment, – une embolisation sélective pourra être envisagée en cas de priapisme artériel persistant

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[unknown IMAGE 5046848851212]
Trouble de l'érection - Priapisme
#122 #Cours #Erection #Facultaires #Médecine #Troubles #Urologie #has-images

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Pour comprendre L'hypertrophie bénigne de la prostate (HBP), aussi appelée hyperplasie bénigne de la pros- tate, est une affection fréquente de l'homme vieillissant, correspondant histologiquement au développement d'une hyperplasie glandulaire et stromale au sein de la zone de transition de la prostate, le plus souvent associée à une inflammation chronique

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Histologiquement, il s'agit d'un adénomyofibrome, signifiant qu'il existe une hyperplasie des glandes prostatiques, des cellules musculaires lisses et des fibroblastes présents dans le stroma (composé de fibres musculaires lisses, de fibroblastes, et de collagène) (fig. 10.1). Anatomiquement, l'HBP forme des nodules au sein de la zone de transition de la prostate. Cette zone entoure le col vésical et l'urètre sous-vésical

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Les symptômes urinaires et le retentissement de l'HBP ne sont pas proportionnels au volume de l'adénome prostatique

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
La vessie de lutte est caractérisée par une hypertrophie détrusorienne (épaississement de la paroi vésicale) puis l'apparition de trabéculations et de diverticules vésicaux. Au stade ultime, la vessie est distendue et non fonctionnelle. Il existe alors une rétention chronique indolore entraînant des fuites par regorgement. Une insuffisance rénale chronique obstructive liée au reflux et à la dilatation bilatérale des cavités pyélocalicielles peut alors apparaître

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Syndrome d'hyperactivité vésicale Les nodules d'HBP peuvent aussi entraîner un syndrome d'hyperactivité vésicale, par plusieurs mécanismes hypothétiques : • soit directement en cas de protrusion intravésicale importante ; • soit du fait de l'inflammation chronique prostatique très souvent associée ; • soit en raison de la lutte vésicale contre l'obstruction chronique. La diminution de la capacité fonctionnelle de la vessie, liée à un défaut de vidange et à la persistance d'un résidu post-mictionnel, peut mimer un syndrome d'hyperactivité vésicale en entraînant pollakiurie et nycturie.

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
On parle d'« HBP clinique » chez les hommes ayant des SBAU gênants et chez lesquels il existe des arguments cliniques et paracliniques permettant de les relier à une HBP

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
L'HBP peut être responsable de l'ensemble des SBAU, mais les SBAU de la phase mictionnelle sont plus spécifiques de l'HBP. Si elle est disponible (chez l'urologue), le débitmétrie facilite le diagnostic en objectivant la dysurie

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[unknown IMAGE 5046869036300]
#describe #has-images #pandas-descriptive-statistics #python-for-data-science #summary-statistics
Summary statistics are quantities that capture various characteristics of a data set and the values in it, with a single number or small set of numbers. Some basic summary statistics that you should compute for your data set are mean and standard deviation. Pandas does this automatically through the describe function. Looking at these measures will give you an idea of the nature of your data and they can tell you if there’s something wrong with your data. For example, min and max values are out of the range of, that are out of the range of zero to five can point to a poor data set in our ratings database.

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
• En cas de nycturie prédominante ou isolée, il conviendra d'éliminer les autres causes potentielles de nycturie. L'HBP n'est en effet à l'origine de la nycturie que dans moins de 50 % des cas. Ces diagnostics différentiels sont représentés par la polyurie nocturne (prise de diurétique, inversion physiologique du rythme nycthéméral liée au vieillissement, syn- drome d'apnées du sommeil, syndromes œdémateux), la polyurie des 24 heures (diabète sucré, diabète insipide, potomanie), et les troubles du sommeil. La réalisation d'un calen- drier mictionnel pendant 3 jours consécutifs est donc recommandée pour distinguer ces trois grands groupes de diagnostics différentiels

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
• En cas de prédominance de symptômes de la phase de remplissage, il conviendra d'éliminer les autres étiologies du syndrome d'hyperactivité vésicale : – tumeur de vessie (rechercher une hématurie, proposer une cytologie urinaire, une écho- graphie vésicale, une fibroscopie vésicale) ; – vessie neurologique centrale (ex. : maladie de Parkinson, sclérose en plaques, AVC) ; – prostatite (faire un ECBU) ; – calcul ou corps étranger de vessie (proposer une échographie vésicale, une fibroscopie vésicale)

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie

• En cas de prédominance de symptômes de la phase mictionnelle ou post- mictionnelle, il conviendra d'éliminer :

– les autres causes d'obstruction sous-vésicale : – sténose de l'urètre d'origine infectieuse, traumatique ou iatrogène (sondage, endos- copie), à évoquer en particulier chez les patients jeunes et en cas de petit volume prostatique. On proposera alors une fibroscopie urétrovésicale, – maladie du col vésical, à évoquer en cas de petit volume prostatique, chez un patient jeune ;

– une hypotonie détrusorienne (ou hypoactivité vésicale) : celle-ci peut être liée au vieillissement vésical, à l'obstruction sous-vésicale chronique (stade ultime de la « vessie de lutte »), mais aussi à une vessie neurologique. Elle doit être évoquée chez les patients âgés (> 80 ans) ou en cas de résidu post-mictionnel important (> 300 ml)

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[unknown IMAGE 5046880832780]
Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie #has-images

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[unknown IMAGE 5046891318540]
#correlation #has-images #pandas-descriptive-statistics #python-for-data-science
Correlation or ‘corr’, C O R R function for computing Pearson coefficient, can be used to explore the dependencies between different variables and the data. Some other correlation coefficients are available, like Kendall and Spearman correlations and Pandas can offer support for those as well. As a side note, a negative correlation score means if X becomes larger, then Y becomes smaller. And positive correlation means that the two variables are correlated.

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[unknown IMAGE 5046894202124]
Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie #has-images

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[unknown IMAGE 5046897085708]
Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie #has-images

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Certains facteurs de progression symptomatique de l'HBP ou de survenue d'une rétention aiguë d'urine ont été identifiés dans des séries prospectives de patients non traités : notam- ment un âge > 60 ans, un taux de PSA sérique > 1,6 ng/ml et un volume prostatique > 31 ml. Ces éléments sont peu discriminants en pratique clinique

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[unknown IMAGE 5046907309324]
#has-images #pandas-descriptive-statistics #python-for-data-science #statistical-functions
Pandas also offers a number of statistical functions you can perform over the whole data frame, a part of the data frame, or individual columns. We refer to all these functions as ‘func’ on the slide, or F U N C. Just replace your favorite statistical operation with it, like max, min, mode, and median, and you’ll find that function in Pandas.

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Hématurie Il s'agit habituellement d'une hématurie macroscopique initiale (liée à la rupture de petites varices prostatiques). L'HBP ne peut être considérée comme responsable d'une hématurie qu'après avoir éliminé les autres étiologies d'hématurie macroscopique (tumeur du rein ou de la vessie, calculs urinaires, infections…)

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Lithiase vésicale de stase La stase chronique des urines dans la vessie peut entraîner la constitution de calculs vésicaux responsables d'épisodes d'hématurie ou d'infections urinaires à répétition. L'ASP et l'échogra- phie montrent des images calciques intravésicales de taille variable (fig. 10.3A et B). La lithiase vésicale est le plus souvent le signe d'une mauvaise vidange de la vessie par opposition aux lithiases rénales qui sont le plus souvent témoin d'un désordre métabolique

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Évaluation symptomatique Indispensable lors du bilan initial, à la fois dans la démarche diagnostic et pour le retentisse- ment fonctionnel. Le score IPSS (International Prostate Symptom Score) (annexe 10.1) permet l'évaluation fonctionnelle avec sept questions, et la huitième question du score IPSS permet une évaluation de la gêne globale provoquée par les SBAU

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
En cas d'HBP, la glande est augmentée de volume (> 20 g), elle est souple, indolore, lisse et régu- lière. L'augmentation de volume entraîne une disparition du sillon médian et un évasement des bords latéraux. Un toucher rectal évocateur d'un volume prostatique augmenté signe le diagnos- tic positif d'HBP sans pour autant permettre d'affirmer que les SBAU sont imputables à l'HBP. Un toucher rectal évocateur d'un cancer de la prostate (perception d'un nodule) ne remet pas en cause l'imputation des SBAU à l'HBP car le cancer de la prostate est asymptomatique en l'absence d'envahissement important. C'est néanmoins une indication à réaliser des biopsies prostatiques avec examen anatomopathologique quel que soit le taux de PSA

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Débitmétrie urinaire La débitmétrie permet d'objectiver et quantifier la dysurie. Pour pouvoir interpréter une débitmétrie, un volume uriné supérieur à 150 ml est nécessaire. Les paramètres étudiés sont : le volume uriné, le débit maximal, le débit moyen, et le temps mictionnel. Une courbe normale présente une forme en cloche avec un débit maximal entre 20 et 30 ml/s alors qu'un débit maximal inférieur à 15 ml/s, associé à une courbe aplatie est caractéris- tique de l'obstruction liée à l'HBP (fig. 10.5) même si pour autant elle ne permet pas de l'affirmer. En effet, d'autres causes d'obstruction sous-vésicale peuvent être parfois évoquées (cf. § III. B. Diagnostics différentiels). De même, une hypotonie détrusorienne sans obstacle peut être évoquée chez les patients âgés ou en cas de résidu post-mictionnel élevé

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[unknown IMAGE 5046918581516]
#has-images #mean #pandas-descriptive-statistics #python-for-data-science #standard-deviation
In this slide, we provide you with some basic information to refer to on inputs and outputs of mean and standard deviation, in addition to the ones we mentioned before.

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
PSA total sérique Le dosage du taux de PSA total permet de dépister un cancer de la prostate. L'HBP entraîne aussi une élévation du taux de PSA sérique, de l'ordre de 0,1 ng/ml par gramme d'HBP. À titre d'exemple, un patient ayant une prostate de 50 grammes peut avoir un taux de PSA supérieur à 4 ng/ml sans pour autant que l'on y accorde une inquiétude particulière quant au risque de cancer de la prostate. La mesure de la densité de PSA, ainsi que l'évaluation de la cinétique sont donc essentielles dans la démarche du dépistage. Par ailleurs, le dépistage doit être individuel et non systématique. Le dosage du PSA total est donc recommandé de manière optionnelle et adaptée au contexte clinique (âge, comorbidités, espérance de vie, antécédents familiaux au premier degré, choix du patient, etc.)

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[unknown IMAGE 5046923824396]
#all #any #has-images #pandas-descriptive-statistics #python-for-data-science
Pandas also provides capabilities for checking a condition over a whole data frame or columns with it. Any and all functions, when applied to the resulting objects from the comparison, respectively tell us if any of the comparison results are true or if all of them are true.

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
• Un bilan urodynamique avec réalisation d'une courbe débit-pression est indiqué en cas de suspicion d'hypotonie détrusorienne. Cette situation doit être évoquée lorsque le résidu post-mictionnel est élevé (> 300 ml), en cas d'âge élevé (80 ans) ou au contraire lorsque le patient est jeune (< 50 ans). La courbe débit-pression permettra de distinguer une obstruction sous-vésicale d'une hypotonie détrusorienne (hypoactivité vésicale)

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie

Recommandations AFU 2015/EAU 2017

Les indications de l'abstention-surveillance sont : • HBP non compliquée ; • SBAU minimes/modérés sans altération de la qualité de vie

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Certaines règles hygiénodiététiques peuvent être instaurées, notamment : la réduc- tion des apports hydriques après 18 heures, la diminution de la consommation de caféine et d'alcool, le traitement d'une constipation associée et enfin l'arrêt des traitements favorisant la dysurie (anticholinergiques, neuroleptiques…)

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Recommandations AFU 2015/EAU 2017 Les indications du traitement pharmacologique sont : • HBP non compliquée et SBAU modérés/sévères avec altération de la qualité de vie

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[unknown IMAGE 5046931164428]
#functions-for-statistical-analysis #has-images #pandas-descriptive-statistics #python-for-data-science
As a summary, Pandas provides an extensive array of functions for performing statistical analysis, although we scratched the surface by reliving a few here, I recommend that you spend some time exploring other functions given at the link we provide on this slide.

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[unknown IMAGE 5046938766604]
Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie #has-images

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[unknown IMAGE 5046944533772]
Hypertrophie bénigne de la prostate
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[unknown IMAGE 5046948203788]
Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie #has-images

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[unknown IMAGE 5046955543820]
Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie #has-images

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[unknown IMAGE 5046960524556]
Hypertrophie bénigne de la prostate
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[unknown IMAGE 5046970223884]
Hypertrophie bénigne de la prostate
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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Alpha-bloquants Les alpha-bloquants ont un effet uniquement symptomatique, en diminuant les SBAU et en améliorant le débit urinaire par relaxation des fibres musculaires lisses de la prostate et du col de la vessie. La prise d'alpha-bloquants au long cours ne modifie pas l'évolution natu- relle de l'HBP et le risque de complication. L'efficacité des alpha-bloquants sur les SBAU est rapide (quelques heures), significative et stable sur une période de plusieurs années. Chez les patients ayant présenté une rétention aiguë d'urine, ils permettent d'améliorer les chances de sevrage de la sonde. Par contre, en comparaison avec le placebo, ils ne permettent pas de diminuer le risque de récidive d'une rétention urinaire sur le long terme. Aucune étude de niveau de preuve suffisant ne permet de recommander un alpha-bloquant plutôt qu'un autre. Le risque d'hypotension orthostatique est plus important avec les α-bloquants de première génération (alfuzosine, doxazosine), en association à un traitement hypotenseur et chez les sujets âgés. La dysfonction éjaculatoire provoquée par les alpha-bloquants est une diminution du volume de sperme émis, voire une anéjaculation. Elle est plus fréquente après la prise d'alpha-bloquants de dernière génération (silodosine). Les alpha-bloquants doivent être interrompus avant une chirurgie oculaire en raison du risque de syndrome de l'iris flasque

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Inhibiteurs de la 5α-réductase Les inhibiteurs de 5-alpha-réductase (I5AR) agissent en diminuant le volume de la prostate (d'environ 20 %) en bloquant la conversion de la testostérone en DHT (dihydrotestostérone) qui est le métabolite actif sur la croissance prostatique. Les inhibiteurs de la 5α-réductase doivent être prescrits préférentiellement chez les patients ayant un volume prostatique > 40 ml. Ils agissent en plusieurs mois. Ils diminuent le taux de PSA de 50 %. En cas de dépistage du cancer de la prostate chez les patients traités par inhibiteurs de la 5α-réductase, il faudra donc considérer que le taux « réel » de PSA est 2 fois supérieur. Cette classe pharmacologique, prescrite au long cours, en plus de son effet symptomatique et urodynamique, est la seule à diminuer le risque de rétention aiguë d'urine. Elle peut avoir des effets indésirables sexuels fréquents (baisse de libido, trouble de l'érection et de l'éjaculation, gynécomastie). Administrée plusieurs années, cette classe thérapeutique est associée à une diminution glo- bale de l'incidence du cancer de la prostate, mais il existe un doute non totalement élucidé sur un risque de survenue d'un cancer de la prostate de haut grade associé au traitement. En conséquence, un PSA annuel doit être réalisé chez les patients traités par cette classe théra- peutique. Toute augmentation du PSA justifie un contrôle rapproché et peut justifier un avis spécialisé. Aucune donnée ne permet de recommander une molécule plutôt qu'une autre à ce jour. Selon une synthèse d'avis de la commission de transparence de la Haute Autorité de santé (HAS) de septembre 2012 (www.has-sante.fr), cette classe thérapeutique devrait être utilisée en seconde intention après échec d'une monothérapie par extraits de plantes ou par alpha-bloquant. Le rationnel scientifique de cet avis n'est pas clair

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Inhibiteurs de la phosphodiestérase de type 5 (IPDE5) Les différents inhibiteurs de la phosphodiestérase de type 5 ont tous fait l'objet d'études randomisées pour le traitement des SBAU a priori en rapport avec une HBP. Leur efficacité sur les SBAU est supé- rieure au placebo. Le tadalafil 5 mg en prise quotidienne a une autorisation de mise sur le marché dans le traitement de l'HBP mais n'est pas remboursé par l'assurance maladie. La prise occasionnelle d'un inhibiteur de la phosphodiestérase de type 5 pour traiter une dysfonction érectile en association à un traitement de l'HBP par une autre classe thérapeutique n'est pas contre-indiquée. Ils sont contre- indiqués en association avec un dérivé nitré, et en cas de cardiopathie sévère non stabilisée

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Anticholinergiques Les traitements anticholinergiques étaient contre-indiqués en cas d'HBP il y a quelques années, du fait du risque théorique de rétention d'urine lié à la relaxation détrusorienne. Néanmoins, les études récentes ont confirmé leur excellent profil de tolérance en l'absence de résidu post- mictionnel important (> 150 ml). Ils constituent donc une option thérapeutique dans l'HBP, en association avec un α-bloquant en cas de persistance de symptômes de la phase de remplis- sage sous α-bloquant. Une attention particulière au débit urinaire et au résidu post-mictionnel sera accordée en début de traitement. Les antimuscariniques sont contre-indiqués en cas d'antécédent de glaucome aigu par fer- meture de l'angle non traité. Les effets indésirables les plus fréquents sont un syndrome sec, incluant sécheresse buccale et oculaire (attention aux lentilles de contact), et la constipation. Depuis 2016, un β3-adrénergique, le Mirabegron ® , est disponible en France mais non rem- boursé. Son effet anticholinergique est considéré comme équivalent aux antimuscariniques, avec un profil de tolérance différent

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Traitements combinés α-bloquant et inhibiteur de la 5α-réductase L'association α-bloquant et un inhibiteur de la 5α-réductase a été largement évaluée. Cependant, les effets indésirables de ses deux classes thérapeutiques se cumulent. Cette bithérapie a une efficacité supérieure à chacune des deux classes pharmacologiques seule. Elle est recommandée en cas d'inefficacité de la monothérapie

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Phytothérapie Les dérivés de plantes (phytothérapies), principalement Serenoa repens et Pygeum africa- num, sont couramment prescrits dans le traitement symptomatique de l'HBP, bien que leur efficacité ne soit pas démontrée avec un niveau de preuve élevé (en particulier par rapport au placebo). Ils ont néanmoins l'avantage d'être bien tolérés, en particulier sur le plan sexuel. Le niveau de recommandation est inférieur par rapport aux autres classes pharmacologiques

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Hypertrophie bénigne de la prostate
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Recommandations AFU 2015/EAU 2017

Les indications du traitement chirurgical sont : • HBP compliquée (RAU sans sevrage de sonde possible, calcul vésical, IRC obstructive, hématurie ou infections récidivantes liées à l'HBP) ; • ou SBAU modérés/sévères résistant au traitement médical (ou traitement mal toléré)

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie

La chirurgie est préconisée d'emblée en cas :

  • de SBAU liés à une HBP responsable d'une insuffisance rénale obstructive
  • d'une rétention aiguë d'urine avec échec de sevrage de drainage vésical
  • d'une lithiase vésicale
  • ou d'une incontinence urinaire par regorgement.

Un premier épisode de rétention aiguë d'urine avec sevrage de sonde, d'hématurie ou d'infection urinaire en lien avec l'HBP ne constitue pas une indication chirurgicale formelle.

Des signes morphologiques de vessie de lutte ou la présence d'un résidu post-mictionnel non compliqué ne constituent pas à eux seuls des indications chirurgicales

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Un ECBU doit être réalisé avant tout traitement chirurgical. Est aussi recommandée la réalisation d'une débitmétrie, d'un PSA, d'une créatininémie, et d'une échographie de l'appareil urinaire (cf. tableau 10.3). Une bactériurie asymptomatique doit être recher- chée et traitée le cas échéant dans les jours précédant l'intervention. La chirurgie de l'HBP ne prévient pas de la survenue ultérieure d'un adénocarcinome sur la prostate résiduelle

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[unknown IMAGE 5046993292556]
#has-images #live-code-descriptive-statistics #python-for-data-science #statistics
A count of the defined or useful values in this column shows that there are more than two million ratings recorded with a mean of 3.53, or I rounded that to 3.53. Standard deviation is a measure of spread or variability in your data. A smaller deviation is good when it comes to errors. However, if your data naturally contains a lot of variability, it is a property of your observation about that data. So if we then have the percentiles, if 50% is 3.5, that means more than half of the ratings are 3.5 or less. Similarly here, 75 of the ratings are below 4.0 and that’s sort given in that 75% tile row. Note that we could have provided the whole data frame to describe.

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Les complications les plus classiques du traitement chirurgical sont les suivantes : • rétention aiguë d'urine postopératoire ; • hématurie pouvant nécessiter un décaillotage à la seringue voire endoscopique au bloc opératoire. Une hématurie peut survenir le premier mois postopératoire par un phénomène de chute d'escarre, notamment chez les patients traités par antithrombotiques ; • infection urinaire postopératoire ; • complications thromboemboliques ; • sténose de l'urètre ou du col (imposant une dilatation endoscopique voire une réintervention) ; • persistance de l'obstruction par résection incomplète ; • troubles irritatifs persistants (brûlures, pollakiurie, urgenturies) ; • TURP syndrome : la RTUP monopolaire nécessite l'utilisation de glycocolle, liquide isolant permettant la transmission de l'électricité vers le tissu prostatique. Ce liquide hyperosmo- laire peut néanmoins entraîner un « syndrome de réabsorption du liquide d'irrigation » (TURP syndrome). Ce syndrome peut être observé précocement, au cours même de l'inter- vention en cas de rachianesthésie : troubles visuels (mouches volantes), céphalées, hypo- tension, bradycardie et douleurs thoraciques sont autant de signes évocateurs. Ils sont en rapport avec une surcharge volémique et une hyponatrémie de dilution. Les facteurs de risque sont le saignement peropératoire abondant et une durée opératoire supérieure à 60 minutes

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Traitements ablatifs traditionnels Il existait il y a quelques années principalement deux techniques chirurgicales (fig. 10.7), la résection transurétrale de prostate (RTUP) et l'adénomectomie par voie haute (AVH), aux- quelles on peut ajouter l'incision cervicoprostatique (ICP) développée ci-après. La RTUP est pratiquée par voie endoscopique. L'AVH est pratiquée par laparotomie sus-pubienne pour énucléer au doigt l'adénome soit par voie transvésicale soit par voie transcapsulaire prosta- tique. Elle est réservée à des volumes prostatiques généralement supérieurs à 60–80 ml, et nécessite un drainage prolongé (5–7 jours)

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
RTUP bipolaire Elle se distingue de la traditionnelle RTUP monopolaire par l'utilisation d'une double électrode permettant un retour de l'électricité vers le générateur et donc l'utilisation de sérum physio- logique à la place du glycocolle. Le risque de TURP syndrome est nul

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Pose d'implants UroLift ® Cette technique fait partie des soins courant depuis 2013 mais n'est pas remboursée à ce jour par l'assurance maladie. Son principe est de comprimer les lobes prostatiques latéraux avec des implants composés de deux parties solides fixes, l'une posée sur la capsule prostatique, l'autre posée dans l'urètre, et reliées par un fil en tension (fig. 10.8). La morbidité est significa- tivement plus faible que pour les traitements ablatifs, avec surtout une absence totale d'effet secondaire sexuel rapporté à ce jour. Pour être éligibles, les patients ne doivent pas avoir un lobe médian prostatique

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Incision cervicoprostatique Cette technique consiste à inciser sans réséquer le col vésical par voie endoscopique, ce qui permet de lever l'obstruction lorsque celle-ci est principalement localisée au niveau du col. Pour être éligibles à ce type de traitement, les patients doivent avoir un petit volume prostatique (< 30 ml), sans lobe médian, ce qui limite les indications potentielles de ce traitement dans la chirurgie de l'HBP. Le risque d'anéjaculation est diminué par rapport aux traitements ablatifs, ce qui en fait un traitement de choix chez les patients jeunes

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[unknown IMAGE 5047005089036]
Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie #has-images

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Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie
Après traitement chirurgical, les patients sont revus à 6 semaines pour vérifier l'absence de complications. L'efficacité du traitement ne peut être évaluée qu'à partir de 3 mois

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[unknown IMAGE 5047028681996]
Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie #has-images

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[unknown IMAGE 5047032614156]
Hypertrophie bénigne de la prostate
#123 #Benigne #Cours #Facultaires #HBP #Hypertrophie #Médecine #Prostate #Urologie #has-images

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[unknown IMAGE 5047037594892]
#any #has-images #live-code-descriptive-statistics #python-for-data-science
In the next line I will check if there is any rating above five. So, we can do a global, logical comparison over the whole column resulting in a series object with Boolean values for each row of our data frame. So we can do that by saying, select the ratings from rating and compare it if it’s larger or greater than five, and it’s going to give us that series object with Boolean values in it. So if a value is greater than five, it’s going to have true in that row. If a value in a row in that rating column is less than five we are gonna have a false. So let’s run this. Filter dot any here, will tell us if any of those values in that filter one series is true. In this case we get the false as our truth because there’s no rating in this data set that’s more than or greater than five.

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[unknown IMAGE 5047041789196]
#all #has-images #live-code-descriptive-statistics #python-for-data-science
We want to make sure all of the values, all of the rating values, are above zero. And we already looked at the minimum, we know that’s the case. So we’ll run a condition here, ratings at rating greater than zero. And the resulting series object, we’ll assign to filter two. And I will check all of the values in that filter two Boolean series is true. So let’s quickly run this and we’ll get true as a result.

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[unknown IMAGE 5047060401420]
#has-images #pandas-data-cleaning #python-for-data-science
As we mentioned before during our data science overview, real-world data is messy. It can have problems related to missing values, outliers in the data, an invalid data, for instance, negative values for age, and in Python we can also have records within DataFrames as NaN or none values. Since we get the data downstream, we usually have no or little control over how the data is collected. So, we have the data we get and we have to address quality issues by detecting and correcting them. All of these are related to making the data really ready for analysis in the end.

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[unknown IMAGE 5047057779980]
#has-images #pandas-data-cleaning #python-for-data-science
So, how do we clean? Here are some approaches in Pandas that we can take advantage of to address these data quality issues. We can replace invalid or NaN values with more appropriate values. For invalid values again or gaps we can also try to fill in the data instead of removing them. Here, a best estimate for a reasonable value can be used as a replacement. There can be different techniques to find the best estimate and often domain knowledge is required to understand what would be that best estimate. For example, for a missing age value of an employee, a reasonable value can be estimated based on the employee’s length of employment. An interpolation of the data values can also be applied to generate estimations of those missing values. Based on how the exploratory and statistical analysis of the dataset goes, we can also think of dropping some of the fields and values that are not important to the task. Outliers, for example, might be dropped depending on the situation.

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[unknown IMAGE 5047064595724]
#has-images #pandas-data-cleaning #python-for-data-science #replace
Using the replace function we can globally change values in a DataFrame. The screenshot shown here shows how we can replace every 9999 with a zero instead.

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[unknown IMAGE 5047068790028]
#fillna #has-images #pandas-data-cleaning #python-for-data-science
Fillna method will replace missing values with the last known value forward and backward, meaning going up and going down in the column. If you look at the values in the first DataFrame shown here, the row one, row index one, and column one, you will notice that the forward fill replaces the NaN value in that column with the value of row zero, column one in the forward fill case. So, if you look at the second DataFrame, row one, column zero will no longer be NaN, it’s gonna be the value stored in row zero, column zero. In the backward fill, the same row gets replaced by the value in row two, column one. So, it’s going upwards in the DataFrame.

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[unknown IMAGE 5047072984332]
#dropna #has-images #pandas-data-cleaning #python-for-data-science
Another function that we’ll use a lot is called dropna to drop the fields with missing values. So, dropna function will drop any row or column with a missing value in the DataFrame. With the axis zero option, which is also the default for dropna, any rows with missing values will be eliminated or it’s going to be taken out of the DataFrame. So, if you look at here, row zero, one, five and six are no longer in the DataFrame after executing the dropna function with axis zero.

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[unknown IMAGE 5047077178636]
#dropna #has-images #pandas-data-cleaning #python-for-data-science
With the axis one option, any columns with missing values will be eliminated. In this case, suppose column zero and one has NaN values in them, we are left with only column two in the resulting DataFrame.

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[unknown IMAGE 5047081372940]
#has-images #interpolate #pandas-data-cleaning #python-for-data-science
You can also interpolate values in both series and DataFrame objects. The default for interpolate function is a linear interpolation, meaning the method tries to fit the values to occur over line using linear polynomials, like the point XY in the graphic on this slide. There are other interpolation methods to pick from as well but we’ll leave it at linear interpolation in this introduction class.

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[unknown IMAGE 5047085567244]
#has-images #pandas-data-cleaning #python-for-data-science
We only scratch the surface here but please follow the links provided in this video for a starting point on further methods.

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[unknown IMAGE 5047094742284]
#has-images #isnull #livecode-data-cleaning #python-for-data-science
Next, we’ll check if any row has no values in any of our data frames. Here, we use the isnull function first. So, what I’ll do is movies.isnull. This isnull function run on the whole data frame will give us a boolean data frame. For movies the data frame will be composed of three series for each column for user ID, movie ID and rating. And then we’ll check if any of those values are true. All of them are false, which is great, that means we have no null values in the movies dataset.

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[unknown IMAGE 5047100771596]
#dropna #has-images #livecode-data-cleaning #python-for-data-science
And as we go through the same steps for tags, the third data frame we built, we’ll notice that in tags there’s a true value. Instead of all three falses, we notice the tag column has some missing values, some NAN values in there. So, as you have seen this is a relatively clean data set but tags column has indeed some values. Let’s try to drop those. We will use the dropna function with the default option of eliminating records, rows with missing values in access zero or simply rows with NAN values in them. So, we’ll say tags equals tags.dropna and run that. And let’s do that same check on isnull on tags. We’ll see all three return false. So, we successfully got rid of those null values or NAN values, missing values in tags. Remember when we ran the shape of tags, we noticed there were 1,093,360 rows, records in there. Let’s run the same shape and see if we indeed removed some of them. Looks like we removed now. There’s 1,093,344 rows, records and looks like we really removed 16 rows with missing data values in them.

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[unknown IMAGE 5047109946636]
#bar-chart #has-images #pandas-data-visualization #python-for-data-science
The plot package offers nice visualizations of bar charts, where each column is represented by a different color, and turned into a bar that goes until the value in that column.

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[unknown IMAGE 5047114140940]
#box-plot #has-images #pandas-data-visualization #python-for-data-science
Another plot option, box plots, generated by the box function, is a good way of showing data distribution. So each box will have minimum and maximum, and median for columns, if you look at this graph.

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[unknown IMAGE 5047118335244]
#has-images #hist #histograms #pandas-data-visualization #python-for-data-science
Histograms, another type of graph, show the distribution of data, and it can show skewness, or unusual dispersion between data values. Via proper use of the hist function, H-I-S-T, we can generate histograms, not just for one column, but multiple variables in the data, just like we see in this graph.

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[unknown IMAGE 5047122529548]
#has-images #line-graph #pandas-data-visualization #plot #python-for-data-science
Additionally using the plot function we can create quick line graphs of our data sets. Here we see each column in our data frame represented by a different line, and those points connected by straight lines.

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[unknown IMAGE 5047126723852]
#has-images #pandas-data-visualization #plotting-methods #python-for-data-science
In summary, pandas provides a diverse set of colorable methods for plotting.

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[unknown IMAGE 5047135898892]
#has-images #jupyter-notebook #live-code-data-visualization #magic-functions #matplotlib #python-for-data-science
Matplotlib is a plotting library for Python and Pandas leverages matplotlib underneath for its plots. So if you want Jupyter to plot the graphs inside the notebooks we’ll have to tell Jupyter to plot inline as we see here. So notice the percentage sign before the matplotlib in this notebook. This is a symbol for a special class of functions in Jupyter called magic functions. So we’ll simply, here, before we go through matplotlib as a library, review, or use matplotlib as an inline function.

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[unknown IMAGE 5047140093196]
#has-images #histogram #live-code-data-visualization #python-for-data-science
So here the first thing I’d like to do to get our data frame object in Pandas, in this case, ratings is our data frame object, and we’ll use the histogram function to plot the rating column of data frame ratings. You can adjust the figure size using the command here. So you want how big your figure to look. There are many other options for controlling the bin size and other things. So you can see these all in the documentation for data visualization in Python using Pandas. So let’s go ahead and execute this. So what we’ve done, again is, we took the ratings column, rating column, from the ratings data frame and provided that column name to histogram function as an input and we also used the figsize option to adjust the graph size. I’m running this and we’ll see that a histogram was generated using this.

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#live-code-data-visualization #python-for-data-science
Pandas makes actually generating boxplots really easy. We can get that ratings column, data frame, and say dot boxplot and as you would remember to histogram we would get, we gave column rating as our data, the column that we are plotting, and figsize in a similar way will be 15, 20. Okay let’s check to make sure our code here is correct. And now I’ll go ahead and run this. So it’s gonna work on that a little bit and we’ll see since we only have one column that we gave as a data set, we’ll see a boxplot of that data. As you remember our mean for our ratings was about three point five. Here we see the average (see documentation; the line is the median, not the average) and the maximum and the minimum of that distribution nicely shown on this boxplot. Zero point five and five on top.

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[unknown IMAGE 5047151627532]
#has-images #pandas-frequent-data-operations #python-for-data-science #slice-out
You can slice out the column of your choice simply by providing its name, like we see here for sensor.

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[unknown IMAGE 5047155821836]
#filtering-out-rows #has-images #pandas-frequent-data-operations #python-for-data-science
Filtering out rows based on a condition is a very common task. Here, we do df sensor greater than zero to find out all the rows that have sensor2 in sensor2 that are greater than zero.

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[unknown IMAGE 5047160016140]
#has-images #inserting-new-column #pandas-frequent-data-operations #python-for-data-science
Adding a new column is performed by using the name of the new column you want on the left-hand side and providing the value on the right-hand side. In this example, we create a new column called sensor4 by squaring the values of column in sensor3.

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[unknown IMAGE 5047164996876]
#adding-new-row #has-images #pandas-frequent-data-operations #python-for-data-science
Here, in this slide, we show you how you can leverage the .loc or location function to specify exactly which row you want to add to your new data. Notice, the right-hand side is a list of values containing exactly the same number of values as the number of columns.

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[unknown IMAGE 5047169191180]
#delete-a-row #drop #has-images #pandas-frequent-data-operations #python-for-data-science
Drop functions, as you’ve seen before, let’s you delete a row from a DataFrame. You can use df.index to specify one or more rows to drop. Notice how the right DataFrame on the right is smaller and has the fifth row missing.

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[unknown IMAGE 5047173385484]
#del #delete-a-columns #has-images #pandas-frequent-data-operations #python-for-data-science
As we’ve seen before, del function intuitively lets you delete a column simply using its name. Sometimes there are columns that are not relevant to your specific analysis like we had for the timestamps in our ratings database, so that data is the data you don’t want to consider in your analysis. You can simply get rid of it using the del function.

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[unknown IMAGE 5047177579788]
#groupby #has-images #pandas-frequent-data-operations #python-for-data-science
Now, groupby is a very useful method that let’s you get combined statistics about the DataFrame. Here we show you how to perform groupby using a student ID and extract mean scores for each subject. So, if the student took the same subject more than a couple of times, we can group them by and take the average of the performance for the student two. If you look at two, it shows up now as average score for that student ID two for each subject.

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[unknown IMAGE 5047181774092]
#has-images #pandas-frequent-data-operations #python-for-data-science #summary
In summary, Pandas has a vast array of efficient methods to allow you to play with your dataset. We have only discussed a short subset here but we encourage you to explore at the link here to find out new ways.

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[unknown IMAGE 5047194094860]
#has-images #live-code-frequent-data-operations #python-for-data-science #slice-out
Let’s now think of slicing out or picking something from the middle of the ratings table. For this I’ll use rows 1000 through 1010. The notation for this would be get ratings from 1000 to 1010. We can easily extract the elements of a list this way from an index to an index.

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[unknown IMAGE 5047198289164]
#has-images #live-code-frequent-data-operations #python-for-data-science #value_counts
Here we’ll use the value_counts function. Value_counts function will let you find out the count of each unique value occurring in the input. In this case the inputs to that will be what we typed here, tags tag and then we’ll count the values. If you would remember our Unix content, this is similar to the unique function in Unix. So we’ll assign the value counts for all the tags using our unique function here is value_counts into a series called tag_counts and then we’ll get the first 10 elements of that.

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[unknown IMAGE 5047202483468]
#bar-chart #has-images #live-code-frequent-data-operations #plot #python-for-data-science #top-rated
I’m going to use the plot on tags for this. Let’s look at this line. Notice how this line performs the slicing of rows. So we plot only the first 10 rows. And now we apply the plot function and we create a bar chart out of that. So when we do that, we’ll see the top 10 tags in our tags data frame.

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[unknown IMAGE 5047206939916]
#filter #has-images #live-code-frequent-data-operations #python-for-data-science
(...) we applied that as a filter to the ratings table here and just displayed the bottom five rows.

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[unknown IMAGE 5047211920652]
#animation #filtering #has-images #live-code-frequent-data-operations #python-for-data-science #str-contains
We’ll do a very similar thing with is_animation. What is animation? It’s a movie with a genre of animation. So then we need to find in our movies data frame all movies with genres that has animation mentioned in them. So genres in the movies table, the column genres, will be a string value. We’ll see in our filter if that string value contains animation. The way to do that is if you look at here, we pull out here we select movies, the genres column from the movies. And then to what we get, we apply string contains function. It’s a string function that we’ll review also later. But what it does is it gives us true or false values based on the string it’s applied to. So for each string value in each row in the genres column, this is going to check if that string contains animation. And this will generate a filter series called is_animation. We’ll take that with true or false values in it again. We’ll take that and we’ll apply that filter to movies and let’s get rows five through 15. Let’s run this. We see that there are some movies here and each of them will have that animation somewhere in their genres column.

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[unknown IMAGE 5047216114956]
#count #groupby #has-images #live-code-frequent-data-operations #python-for-data-science
Aggregating values across rows gives us a big picture about the whole data set. So it’s very useful. Pandas provides a function, as you would remember, called group by. We will use this function to perform aggregation on a data frame. So once we performed a group by, we’ll see that we can use other functions, such as count or mean, to get the exact statistics we are looking for or to do something else with this series object or data frame we get from group by function. For example here in this first one, ratings_count will give us the count of movies for each rating.

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[unknown IMAGE 5047233678604]
#average-rating #has-images #live-code-frequent-data-operations #python-for-data-science
So next let’s look at average rating for each movie. So for that which makes more sense than our first query in that sense, first grouping. For this we’ll group the movies or the ratings we select by movieIDs. So here something to recognize is that the column we used for grouping by over, in this case movieID, it will become an index for the data frame. Which I say makes more sense because it’s an ideal index, it’s the identifier for the movie rather than the rating of a movie. So once we have that, we can actually apply an average function for this. We’ll call this an average rating because we are taking the mean off these groups by movieID.

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[unknown IMAGE 5047238659340]
#count-ratings #has-images #live-code-frequent-data-operations #python-for-data-science
We can also count how many ratings are there in our database for each movieID. We do the same query or same group by aggregation. We get ratings, movieID, and rating from the columns that it has and we are grouping things by movieID and then we are applying this count function to it. When we do that we could see how many ratings per movie.

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#merge-data #pandas-merging-dataframes #python-for-data-science
Often, when working with dataframes, we need to work with data from multiple frames. A common practice is to merge data we want from two frames into a single frame, and execute operations on the new frame.

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[unknown IMAGE 5047252815116]
#concat #has-images #pandas-merging-dataframes #python-for-data-science #stack-dataframes
The concat function in pandas can be used to stack DataFrames and create a new DataFrame out of them. Here we see the DataFrame called left being concatenated with itself. The index for the resulting DataFrame will have row indexes from the original tables preserved.

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[unknown IMAGE 5047257009420]
#concat #has-images #pandas-merging-dataframes #python-for-data-science #stack-dataframes
If the two DataFrames given to the concat function have columns that are separate, the resulting DataFrame will have the columns from both frames represented. In that case, some of the cells for the columns that didn’t exist in the original DataFrames will end up having NaN or missing values as they will be missing in the first DataFrame we merged into this larger DataFrame. Instead of having extra rows with missing numbers, we could also try an inner join.

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[unknown IMAGE 5047262776588]
#dataframe #has-images #inner-join #pandas-merging-dataframes #python-for-data-science
Inner join is a useful operation for merging data, as it combines the column values of two DataFrames, into a new DataFrame, just like we see here. Notice the way to do this is to specify to concat that the join type is inner. In the previous slide, the concatenated DataFrames were stacked vertically. Here, they are placed next to each other horizontally, using the indices zero, one, two, and three. In the horizontal stacking unfortunately, this isn’t the perfect merge for our data either, as the key columns have been duplicated when they were merged into the new DataFrame separately.

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[unknown IMAGE 5047266970892]
#append #dataframe #has-images #pandas-merging-dataframes #python-for-data-science
An alternative to concat is append. We can also use the append function to append the DataFrame to any other DataFrame. It behaves similarly to the concat function, but it is a function of the DataFrame itself. So we’ll say left append, and then give it another DataFrame. Like our first use of concat, we’ve got those many empty cells again here.

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[unknown IMAGE 5047271165196]
#dataframe #has-images #merge #pandas-merging-dataframes #python-for-data-science
The operation which will give us a true combination of these two frames is called merge. The benefit of using the merge operation, is that it can eliminate the duplicate columns between the DataFrames it joins. So it’s behaving very much like concat using inner join, it just trips out those duplicate columns we had. Although all these methods have utility depending on the situation, I find myself using merge fairly often, as I’m often trying to combine data from multiple different sources, which all share the same keys.

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[unknown IMAGE 5047275359500]
#has-images #pandas-merging-dataframes #python-for-data-science #summary
In summary, data in the form of tables benefits from both clean and simple joining and merging operations, similar to relational database operations. Pandas provides support for these database-like operations through it’s native DataFrame functions, make it an easier to integrate data from a variety of sources for analytics on the merge datasets.

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[unknown IMAGE 5047279553804]
#has-images #pandas-merging-dataframes #python-for-data-science
So here we see that both DataFrames have movieid as one of the columns, so we can use this movieid column to do an inner merge on these two DataFrames. So what they’ll do is, we’ll say movies dot merge, tags on movieid, do a inner join. So let’s run this. Notice how we merged both the tag data and the movies data all into one frame. So we are merging movies with tags, on the movieid column using an inner join. Notice the link we provided here, because there are a number of useful examples on merging at this site, and I really encourage you to go there on your own, and exploring more of these merges.

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[unknown IMAGE 5047284272396]
#average-rating #has-images #pandas-merging-dataframes #python-for-data-science
In the first line here, we group all the ratings. Ratings, group by, based on the movieid column. We chose as index to be false, so new sequential indices for rows will be generated. And, in the second line, since we don’t, or won’t be using the userId column, I’m just deleting userId. And in the third line here, printing again, we’re using the head function the top five rows. Let’s run this. We see that we grouped by movies id, all the ratings. But since as index was false, a new index from zero to four, or zero to end, was generated.

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[unknown IMAGE 5047291350284]
#has-images #pandas-merging-dataframes #python-for-data-science
We can now merge these average ratings into with the movies table. So, we are using the average ratings, we are calling it box office, movies merge, instead of tags now we are giving the new frame we generated, average ratings frame, which also has a movieid just like movies DataFrame had. And we are doing an inner merge, and then we get the last five rows just to check. Here we see this many new rows are in this merged box office DataFrame. The one that we called box office. And, we have our movieids, title, genres, and the ratings. The rating comes from our average rating DataFrame that we created and we merged into the movies database.

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[unknown IMAGE 5047295544588]
#has-images #highly-rated-movies #pandas-merging-dataframes #python-for-data-science
We can now use what we have learned on applying filters. We’ll start by setting up a filter for those which are highly rated, as we did before. Our filter name is called is highly rated, and from this box office DataFrame, we are selecting the rating column that is greater than or equal to four point oh. And let’s get the bottom five in that new DataFrame.

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[unknown IMAGE 5047299738892]
#combine-filters #has-images #pandas-merging-dataframes #python-for-data-science
We can also apply both filters at the same time, so we are looking for comedy movies with high ratings. Maybe we wanna watch comedy movies tonight, and we want to find those it’s very useful. We can apply both filters using the and operator here. A logical operator to get back movies which are both rated four or higher, and those are which are comedies. So when we have that, we’ll see that we printed the bottom five of that list.

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[unknown IMAGE 5047312321804]
#has-images #pandas-frequent-string-operations #python-for-data-science #split
One of the most important string operations is split. It helps with separating data into pieces around a delimiter character. For example, the city column in the df dataframe here is split around the underscore character, returning an object with arrays of all the pieces for each row in the city column. To be clear, the city field now contains an array of strings rather than just the string. For the split function itself, notice that city_0 has been turned into two strings, city and zero. The same has been applied for each string in the city column.

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[unknown IMAGE 5047316516108]
#contains #has-images #pandas-frequent-string-operations #python-for-data-science
The function contains, provides a simple way to check if a string has a given character in it. We already used this in our live video coding sessions before, but let’s look at this example when we check if any of the values in the city column contains two as a character. We see that only index two has it. So, the result is a boolean series with only one true value for that index two.

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[unknown IMAGE 5047320710412]
#has-images #pandas-frequent-string-operations #python-for-data-science #replace
Using the replace operation, we can replace a substring with another one. For example, we are replacing the underscore character with two hashtags here.

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[unknown IMAGE 5047324904716]
#extract #has-images #pandas-frequent-string-operations #python-for-data-science
The extract function will return the first match for a regular expression it finds. The top example here is a regular expression to extract words in a string and a bottom example is how we can extract the strings. In general, extract, can be a quick way to get new features and values. For example, you can use it to build a numeric feature out of text data like in the lower example.

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[unknown IMAGE 5047329099020]
#has-images #pandas-frequent-string-operations #python-for-data-science #summary
In summary, string operations can be very handy in data cleaning. Please use the link provided here to get started on exploring more string operations to make yourself familiar with the rest of them.

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[unknown IMAGE 5047333293324]
#composite-information #has-images #pandas-frequent-string-operations #python-for-data-science #split
As a reminder, the movies table has the title and genres columns. Both of these columns, however, have composite information. Let’s use some string operations to separate out the values here. When I said composite operation, I meant Toy Story has also the year, and genres has more than one genre, all stringed together by those pipe characters. So, we will start by the split function to convert each value in the genres into a separate column for each movie. We need to select the genres column from the movies, and on each row, or to that whole dataframe column, we will use the split function, str.split, with pipe as the separator. Normally, the split function will return a series of lists by providing expand true option here that we have given to the split operation. We make sure the output is not just a series of lists, but it’s an actual dataframe. We see it as a dataframe. So, let me run this, and . . . Display the first 10 rows in that new dataframe. Okay.

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[unknown IMAGE 5047337487628]
#detect-movie-genre #has-images #pandas-frequent-string-operations #python-for-data-science
You can also add any column to detect each genre, if it’s comedy or not. This will be handy when creating new features in your machine learning course, later in the MicroMasters. What we are doing here is, now we split all the genres into a separate dataframe. So, when we look at that, this would be normally adventure, pipe, animation, pipe, children. So, we have this dataframe probably one of the rows has nine genres in it, which is why we have nine columns here. We will now add another one that says “True or false”, if the movie genres is comedy, and it will call that column isComedy. So, let’s run that, and select the first 10. Now, we see that last column is called isComedy, is added to the same movies genre dataframe, and it has true or false values.

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