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python去重的函数,python 去重函数

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。

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比如,a是一个列表,a=list(set(a)),即可完成列表去重。

Python 去重,统计,lambda函数

df.drop_duplicates('item_name')

方法一:

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

方法二:

df['item_name'].nunique()

结果:50

附:nunique()和unique()的区别:

unique()是以 数组形式(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,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’,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列表怎么去掉相同的数

利用set()函数,可以将列表去重,如:

s = [1, 3, 3, 5, 7, 7, 8, 9]

set(s) #输出为{1, 3, 5, 7, 8, 9}

list(set(s)) #输出 [1, 3, 5, 7, 8, 9]

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

深入理解Python reduce函数

例如上面的例子,实现一个整形集合的累加。假设lst = [1,2,3,4,5],实现累加的方式有很多:

第一种:用sum函数。

sum(lst)

第二种:循环方式。

def customer_sum(lst):

result = 0

for x in lst:

result+=x

return result

def customer_sum(lst):

result = 0

while lst:

temp = lst.pop(0)

result+=temp

return result

if name ==" main ":

lst = [1,2,3,4,5]

print customer_sum(lst)

第三种:递推求和

def add(lst,result):

if lst:

temp = lst.pop(0)

temp+=result

return add(lst,temp)

else:

return result

if name ==" main ":

lst = [1,2,3,4,5]

print add(lst,0)

第四种:reduce方式

lst = [1,2,3,4,5]

print reduce(lambda x,y:x+y,lst)

lst = [1,2,3,4,5]

print reduce(lambda x,y:x+y,lst,0)

def add(x,y):

return x+y

print reduce(add, lst)

def add(x,y):

return x+y

print reduce(add, lst,0)

有一个序列集合,例如[1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5],统计这个集合所有键的重复个数,例如1出现了两次,2出现了两次等。大致的思路就是用字典存储,元素就是字典的key,出现的次数就是字典的value。方法依然很多

第一种:for循环判断

def statistics(lst):

dic = {}

for k in lst:

if not k in dic:

dic[k] = 1

else:

dic[k] +=1

return dic

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print(statistics(lst))

第二种:比较取巧的,先把列表用set方式去重,然后用列表的count方法

def statistics2(lst):

m = set(lst)

dic = {}

for x in m:

dic[x] = lst.count(x)

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print statistics2(lst)

第三种:用reduce方式

def statistics(dic,k):

if not k in dic:

dic[k] = 1

else:

dic[k] +=1

return dic

lst = [1,1,2,3,2,3,3,5,6,7,7,6,5,5,5]

print reduce(statistics,lst,{})

或者

d = {}

d.extend(lst)

print reduce(statistics,d)

通过上面的例子发现,凡是要对一个集合进行操作的,并且要有一个统计结果的,能够用循环或者递归方式解决的问题,一般情况下都可以用reduce方式实现。


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