python文件去重函數(shù) python字符串去重的方法

python去重（漢字一樣，里面的編碼不一樣）？

這是一個字符串的全角和半角的問題，可以導(dǎo)入?unicodedata?中的?normalize?函數(shù)先把全角轉(zhuǎn)換為半角，然后再用?set?對列表去重，參考代碼如下：

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from?unicodedata?import?normalize

list3=['熱菜','凉菜','涼菜','硬菜']

set(map(lambda?s:?normalize('NFKC',?s),?list3))

輸出：

{'硬菜',?'熱菜',?'涼菜'}

擴展：

“?NFKC”代表“Normalization?Form?KC?[Compatibility?Decomposition,?followed?by?Canonical?Composition]”，并將全角字符替換為半角字符，這些半角字符與Unicode等價。

python用drop_duplicates()函數(shù)保留數(shù)據(jù)集的重復(fù)行

前兩天處理數(shù)據(jù)的時候，需要得到兩個數(shù)據(jù)的交集數(shù)據(jù)，所以要去除數(shù)據(jù)中非重復(fù)部分，只保留數(shù)據(jù)中的重復(fù)部分。

?? 網(wǎng)上看了一下大家的教程，大部分都是教去除重復(fù)行，很少有說到僅保留重復(fù)行的。所以在這里用drop_duplicates這個去重函數(shù)來實現(xiàn)這個功能。

drop_duplicates函數(shù)介紹 ：

data.drop_duplicates(subset=[‘A’,‘B’],keep=‘first’,inplace=True)

#subset對應(yīng)的值是列名，表示只考慮這兩列，將這兩列對應(yīng)值相同的行進行去重。

默認(rèn)值為subset=None表示考慮所有列。

keep='first’表示保留第一次出現(xiàn)的重復(fù)行，是默認(rèn)值。

keep另外兩個取值為"last"和False，分別表示保留最后一次出現(xiàn)的重復(fù)行和去除所有重復(fù)行。

inplace=True表示直接在原來的DataFrame上刪除重復(fù)項，而默認(rèn)值False表示生成一個副本。

要用函數(shù)取得數(shù)據(jù)集data中的重復(fù)列，分三個步驟 ：

（提前導(dǎo)入pandas模塊）

data0_1 = data.drop_duplicates() #保留第一個重復(fù)行

data0_2 = data.drop_duplicates(keep=False) #去除所有重復(fù)行

data0_3=pd.concat([data0_1,data0_2]).drop_duplicates(keep=False)

#合并起來再去重，只剩下真的重復(fù)行。

舉例：data中wangwu行和tony行重復(fù)，需要把它們兩行取出。

第一步：#保留第一個重復(fù)行

第二步：#去除所有重復(fù)行

第三步：#合并起來再去重

通過以上步驟實現(xiàn)取出數(shù)據(jù)中的重復(fù)行。

Python常用的幾種去重方法

case1:用集合的特性set()，去重后順序會改變

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

Python 去重，統(tǒng)計，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數(shù)

比如：df['item_name'].unique()

要求：將下表中經(jīng)驗列將按周統(tǒng)計的轉(zhuǎn)換為經(jīng)驗不限，保留學(xué)歷

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

#解釋：將‘5天/周6個月’變成‘經(jīng)驗不限’，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)驗不限'+ ss[-2:]

return ss

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

python中對list去重的多種方法

python中對list去重的多種方法

今天遇到一個問題，在同事隨意的提示下，用了 itertools.groupby 這個函數(shù)。不過這個東西最終還是沒用上。

問題就是對一個list中的新聞id進行去重，去重之后要保證順序不變。

直觀方法

最簡單的思路就是：

這樣也可行，但是看起來不夠爽。

用set

另外一個解決方案就是用set：

代碼如下:

ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]

ids = list(set(ids))

這樣的結(jié)果是沒有保持原來的順序。

按照索引再次排序

最后通過這種方式解決：

代碼如下:

ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]

news_ids = list(set(ids))

news_ids.sort(ids.index)

使用itertools.grouby

文章一開始就提到itertools.grouby, 如果不考慮列表順序的話可用這個：

代碼如下:

ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]

ids.sort()

it = itertools.groupby(ids)

for k, g in it:

print k

關(guān)于itertools.groupby的原理可以看這里：

網(wǎng)友補充：用reduce

網(wǎng)友reatlk留言給了另外的解決方案。我補充并解釋到這里：

代碼如下:

In [5]: ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]

In [6]: func = lambda x,y:x if y in x else x + [y]

In [7]: reduce(func, [[], ] + ids)

Out[7]: [1, 4, 3, 2, 5, 6]

上面是我在ipython中運行的代碼，其中的 lambda x,y:x if y in x else x + [y] 等價于 lambda x,y: y in x and x or x+[y] 。

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是一個列表，a=list(set(a))，即可完成列表去重。

網(wǎng)頁名稱：python文件去重函數(shù) python字符串去重的方法
瀏覽路徑：http://m.kartarina.com/article44/hjgphe.html

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