danfo.getDummies

Convert categorical variable into dummy/indicator variables.

danfo.getDummies(kwargs)

Parameters
Type
Description
Default

data

Series or Dataframe

The data to dummify

options

Object

These includes:

columns: Array of column names to dummify. If not specified, all categorical columns are encoded.

prefixSeparator: String separator for created columns e.g "_",

prefix: Prefix for the new columns

{

prefixSeparator: "-"

}

Examples

Convert Series to Dummy codes

const dfd = require("danfojs-node")

let datasf = ['pear', 'mango', "pawpaw", "mango", "bean"]
let sf1 = new dfd.Series(datasf)

let dum_df = dfd.getDummies(sf1, { prefix: "fruit" })
dum_df.print()
╔════════════╀═══════════════════╀═══════════════════╀═══════════════════╀═══════════════════╗
β•‘            β”‚ fruit_pear        β”‚ fruit_mango       β”‚ fruit_pawpaw      β”‚ fruit_bean        β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 0          β”‚ 1                 β”‚ 0                 β”‚ 0                 β”‚ 0                 β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 1          β”‚ 0                 β”‚ 1                 β”‚ 0                 β”‚ 0                 β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 2          β”‚ 0                 β”‚ 0                 β”‚ 1                 β”‚ 0                 β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 3          β”‚ 0                 β”‚ 1                 β”‚ 0                 β”‚ 0                 β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 4          β”‚ 0                 β”‚ 0                 β”‚ 0                 β”‚ 1                 β•‘
β•šβ•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•

Convert all categorical columns in a DataFrame to Dummy codes

const dfd = require("danfojs-node")

let data = { fruits: ['pear', 'mango', "pawpaw", "mango", "bean"],
            Count: [20, 30, 89, 12, 30],
            Country: ["NG", "NG", "GH", "RU", "RU"]}

let df = new dfd.DataFrame(data)
df.print()

let dum_df = dfd.getDummies(df)
dum_df.print()
╔═══╀═══════════════════╀═══════════════════╀═══════════════════╗
β•‘   β”‚ fruits            β”‚ Count             β”‚ Country           β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 0 β”‚ pear              β”‚ 20                β”‚ NG                β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 1 β”‚ mango             β”‚ 30                β”‚ NG                β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 2 β”‚ pawpaw            β”‚ 89                β”‚ GH                β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 3 β”‚ mango             β”‚ 12                β”‚ RU                β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 4 β”‚ bean              β”‚ 30                β”‚ RU                β•‘
β•šβ•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•


 //after dummification

╔═══╀═══════════════════╀═══════════════════╀═══════════════════╀═══════════════════╀═══════════════════╀═══════════════════╀═══════════════════╀═══════════════════╗
β•‘   β”‚ Count             β”‚ fruits_pear       β”‚ fruits_mango      β”‚ ...               β”‚ fruits_bean       β”‚ Country_NG        β”‚ Country_GH        β”‚ Country_RU        β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 0 β”‚ 20                β”‚ 1                 β”‚ 0                 β”‚ ...               β”‚ 0                 β”‚ 1                 β”‚ 0                 β”‚ 0                 β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 1 β”‚ 30                β”‚ 0                 β”‚ 1                 β”‚ ...               β”‚ 0                 β”‚ 1                 β”‚ 0                 β”‚ 0                 β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 2 β”‚ 89                β”‚ 0                 β”‚ 0                 β”‚ ...               β”‚ 0                 β”‚ 0                 β”‚ 1                 β”‚ 0                 β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 3 β”‚ 12                β”‚ 0                 β”‚ 1                 β”‚ ...               β”‚ 0                 β”‚ 0                 β”‚ 0                 β”‚ 1                 β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 4 β”‚ 30                β”‚ 0                 β”‚ 0                 β”‚ ...               β”‚ 1                 β”‚ 0                 β”‚ 0                 β”‚ 1                 β•‘
β•šβ•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•

Convert a specific column in a DataFrame to Dummy codes

const dfd = require("danfojs-node")

let data = { fruits: ['pear', 'mango', "pawpaw", "mango", "bean"],
            Count: [20, 30, 89, 12, 30],
            Country: ["NG", "NG", "GH", "RU", "RU"]}

let df = new dfd.DataFrame(data)
df.print()

let dum_df = dfd.getDummies(df, { columns: ['fruits']})
dum_df.print()
╔═══╀═══════════════════╀═══════════════════╀═══════════════════╗
β•‘   β”‚ fruits            β”‚ Count             β”‚ Country           β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 0 β”‚ pear              β”‚ 20                β”‚ NG                β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 1 β”‚ mango             β”‚ 30                β”‚ NG                β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 2 β”‚ pawpaw            β”‚ 89                β”‚ GH                β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 3 β”‚ mango             β”‚ 12                β”‚ RU                β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 4 β”‚ bean              β”‚ 30                β”‚ RU                β•‘
β•šβ•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•


 //after dummification

╔═══╀═══════════════════╀═══════════════════╀═══════════════════╀═══════════════════╀═══════════════════╀═══════════════════╗
β•‘   β”‚ Count             β”‚ Country           β”‚ fruits_pear       β”‚ fruits_mango      β”‚ fruits_pawpaw     β”‚ fruits_bean       β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 0 β”‚ 20                β”‚ NG                β”‚ 1                 β”‚ 0                 β”‚ 0                 β”‚ 0                 β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 1 β”‚ 30                β”‚ NG                β”‚ 0                 β”‚ 1                 β”‚ 0                 β”‚ 0                 β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 2 β”‚ 89                β”‚ GH                β”‚ 0                 β”‚ 0                 β”‚ 1                 β”‚ 0                 β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 3 β”‚ 12                β”‚ RU                β”‚ 0                 β”‚ 1                 β”‚ 0                 β”‚ 0                 β•‘
β•Ÿβ”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”Όβ”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β”€β•’
β•‘ 4 β”‚ 30                β”‚ RU                β”‚ 0                 β”‚ 0                 β”‚ 0                 β”‚ 1                 β•‘
β•šβ•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•§β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•β•

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