Python常用的几种去重方法case1:用集合python定义去重函数的特性set()python定义去重函数，去重后顺序会改变
case1.1python定义去重函数：可以通过列表中索引（index）python定义去重函数的方法保证去重后的顺序不变
case2:使用循环查找的方式python定义去重函数，不改变顺序
case3:通过删除索引
case4:itertools.groupby
case5:fromkeys
case6:reduce方法
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 去重 ， 统计，lambda函数【python定义去重函数 python去重求和】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用drop_duplicates()函数保留数据集的重复行前两天处理数据的时候，需要得到两个数据的交集数据，所以要去除数据中非重复部分，只保留数据中的重复部分 。
网上看了一下大家的教程，大部分都是教去除重复行，很少有说到仅保留重复行的 。所以在这里用drop_duplicates这个去重函数来实现这个功能 。
drop_duplicates函数介绍 ：
data.drop_duplicates(subset=[‘A’,‘B’],keep=‘first’,inplace=True)
#subset对应的值是列名，表示只考虑这两列，将这两列对应值相同的行进行去重 。
默认值为subset=None表示考虑所有列 。
keep='first’表示保留第一次出现的重复行，是默认值 。
keep另外两个取值为"last"和False，分别表示保留最后一次出现的重复行和去除所有重复行 。
inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项，而默认值False表示生成一个副本 。
要用函数取得数据集data中的重复列，分三个步骤 ：
（提前导入pandas模块）
data0_1 = data.drop_duplicates() #保留第一个重复行
data0_2 = data.drop_duplicates(keep=False) #去除所有重复行
data0_3=pd.concat([data0_1,data0_2]).drop_duplicates(keep=False)
#合并起来再去重 ， 只剩下真的重复行 。
举例：data中wangwu行和tony行重复，需要把它们两行取出 。
第一步：#保留第一个重复行
第二步：#去除所有重复行
第三步：#合并起来再去重
通过以上步骤实现取出数据中的重复行 。
关于python定义去重函数和python去重求和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 。
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