python的去重函数 python去重

Python 去重，统计，lambda函数

df.drop_duplicates('item_name')

方法一python的去重函数：

df.drop_duplicates('item_name').count()

方法二：

df['item_name'].nunique()

结果：50

附：nunique()和unique()python的去重函数的区别：

unique()是以 数组形式（numpy.ndarray）返回列python的去重函数的所有唯一值（特征的所有唯一值）

nunique()即返回的是唯一值的个数

比如：df['item_name'].unique()

要求：将下表中经验列将按周统计的转换为经验不限python的去重函数，保留学历

df1['经验'] = df1['经验'].apply(lambda x: '经验不限'+ x[-2:] if '周' in x else x)

#解释：将‘5天/周6个月’变成‘经验不限’python的去重函数，然后保留学历‘本科’

方法二：定义函数

  def dataInterval(ss):

    if '周' in ss:

        return '经验不限'+ ss[-2:]

    return ss

 df1['经验'] = df1['经验'].apply(dataInterval)

Python。重复元素判定。编写一个函数，接受列表作为参数

代码如下：

def func1(num_list):

if len(num_list) != len(set(num_list)):

return True

else:

return False

if __name__ == '__main__':

num_list = [[1, 2, 3, 4], [6, 7, 8], [4, 5, 6, 6, 6]]

for one_list in num_list:

print(func1(one_list))

运行结果：

扩展资料

python对列表去重python的去重函数的几种方式：

1、直观方法，先建立一个新的空列表，通过遍历原来的列表，再利用逻辑关系not in 来去重。总结：这样可以做出来，但是过程不够简单。但是此方法保证python的去重函数了列表的顺序性。

2、利用set的自动去重功能，将列表转化为集合再转化为列表，利用集合的自动去重功能。简单快速。缺点是：使用set方法无法保证去重后的顺序。

参考资料：python官网-Doc语法文档

python删除重复数据

利用集合的不重复属性，可以先转换至集合，再用list()函数转换回来即可。

比如，a是一个列表，a=list(set(a))，即可完成列表去重。

python 数组去重的方法

如：arr =['a','d','e','a']

用： arr= sorted(set(arr), key=arr.index)

同： arr = list(set(arr))

arr.sort(key=arr.index)

⚠️直接set(arr)也可以去除重复元素，只是新数组的顺序就不是原来的顺序了。

如：arr=[{'text':wuyuan,'value':1},{'text':默认,'value':2},{'text':默认,'value':2},

{'text':wyy,'value':4}]

用： f = lambda x,y:x if y in x else x + [y]

arr = reduce(f, [[], ] + arr)

⚠️这里去除的字典里面的键值对必须是完全一样的。

Python常用的几种去重方法

case1:用集合的特性set()，去重后顺序会改变

case1.1：可以通过列表中索引（index）的方法保证去重后的顺序不变

case2:使用循环查找的方式，不改变顺序

case3:通过删除索引

case4:itertools.groupby

case5:fromkeys

case6:reduce方法

关于python的去重函数和python去重的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。