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python中的去重函数 python去重和排序

IT技术函数

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 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常用的几种去重方法case1:用集合python中的去重函数的特性set()python中的去重函数 ， 去重后顺序会改变
case1.1：可以通过列表中索引（index）python中的去重函数的方法保证去重后python中的去重函数的顺序不变
case2:使用循环查找的方式python中的去重函数，不改变顺序
【python中的去重函数 python去重和排序】 case3:通过删除索引
case4:itertools.groupby
case5:fromkeys
case6:reduce方法
python中的去重函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python去重和排序、python中的去重函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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