python函數(shù)去重 Python去重

python 數(shù)組去重的方法

如：arr =['a','d','e','a']

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

同： arr = list(set(arr))

arr.sort(key=arr.index)

??直接set(arr)也可以去除重復(fù)元素，只是新數(shù)組的順序就不是原來的順序了。

如：arr=[{'text':wuyuan,'value':1},{'text':默認(rèn),'value':2},{'text':默認(rèn),'value':2},

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

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

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

??這里去除的字典里面的鍵值對(duì)必須是完全一樣的。

Python 去重，統(tǒng)計(jì)，lambda函數(shù)

df.drop_duplicates('item_name')

方法一：

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

方法二：

df['item_name'].nunique()

結(jié)果：50

附：nunique()和unique()的區(qū)別：

unique()是以 數(shù)組形式（numpy.ndarray）返回列的所有唯一值（特征的所有唯一值）

nunique()即返回的是唯一值的個(gè)數(shù)

比如：df['item_name'].unique()

要求：將下表中經(jīng)驗(yàn)列將按周統(tǒng)計(jì)的轉(zhuǎn)換為經(jīng)驗(yàn)不限，保留學(xué)歷

df1['經(jīng)驗(yàn)'] = df1['經(jīng)驗(yàn)'].apply(lambda x: '經(jīng)驗(yàn)不限'+ x[-2:] if '周' in x else x)

#解釋：將‘5天/周6個(gè)月’變成‘經(jīng)驗(yàn)不限’，然后保留學(xué)歷‘本科’

方法二：定義函數(shù)

def dataInterval(ss):

if '周' in ss:

? ? return '經(jīng)驗(yàn)不限'+ ss[-2:]

return ss

df1['經(jīng)驗(yàn)'] = df1['經(jīng)驗(yàn)'].apply(dataInterval)

python刪除重復(fù)數(shù)據(jù)

利用集合的不重復(fù)屬性，可以先轉(zhuǎn)換至集合，再用list()函數(shù)轉(zhuǎn)換回來即可。

比如，a是一個(gè)列表，a=list(set(a))，即可完成列表去重。

Python實(shí)現(xiàn)對(duì)列表中重復(fù)元素進(jìn)行去重的方法小結(jié)

1、運(yùn)用新建字典的方式，去除重復(fù)的鍵

2、利用集合，直接將列表轉(zhuǎn)化為集合，自動(dòng)去重后轉(zhuǎn)回列表。有一個(gè)問題，轉(zhuǎn)換為集合的同時(shí)，數(shù)據(jù)無序了。

3、用列表的推導(dǎo)式

Python常用的幾種去重方法

case1:用集合的特性set()，去重后順序會(huì)改變

case1.1：可以通過列表中索引（index）的方法保證去重后的順序不變

case2:使用循環(huán)查找的方式，不改變順序

case3:通過刪除索引

case4:itertools.groupby

case5:fromkeys

case6:reduce方法

網(wǎng)頁名稱：python函數(shù)去重 Python去重
本文來源：http://muchs.cn/article26/hgsojg.html

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