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Python 去重，统计，lambda函数

df.drop_duplicates('item_name')

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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中count函数怎么用

Python count()方法用于统计字符串里某个字符或子字符串出现的次数，可选参数为在字符串搜索的开始与结束位置。

语法

count()方法语法：

str.count(sub, start= 0,end=len(string))

参数

sub -- 搜索的子字符串

start -- 字符串开始搜索的位置，默认为第一个字符，第一个字符索引值为0

end -- 字符串中结束搜索的位置，字符中第一个字符的索引为0，默认为字符串的最后一个位置。

返回值

该方法返回子字符串在字符串中出现的次数。

python count的函数用法是什么？

以下代码的功能是 统计列表中重复项的出现次数

这里面就用到了 count() 函数

mylist = ['apple', 'banana', 'grape', 'banana', 'apple', 'grape', 'grape']

myset = set(mylist)

for item in myset:

print("the %s has been found %d times" % (item, mylist.count(item)))

函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是错误值、空值、逻辑值、日期、文字则被忽略。

如果参数是一个数组或引用，那么只统计数组或引用中的数字；数组中或引用的空单元格、逻辑值、文字或错误值都将忽略。如果要统计逻辑值、文字或错误值，请使用函数COUNTA（COUNTIF按EXCEL的说明也行，但常出毛病）。

排序过程

假设输入的线性表L的长度为n，L=L1,L2,..,Ln；线性表的元素属于有限偏序集S，|S|=k且k=O(n)，S={S1,S2,..Sk}；则计数排序可以描述如下：

1、扫描整个集合S，对每一个Si∈S，找到在线性表L中小于等于Si的元素的个数T(Si)；

2、扫描整个线性表L，对L中的每一个元素Li，将Li放在输出线性表的第T(Li)个位置上，并将T(Li)减1。

以上内容参考：百度百科-计数排序

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