python文本去重函数 python去重算法

Python 去重，统计，lambda函数

df.drop_duplicates('item_name')

方法一python文本去重函数：

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python文本去重函数，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’python文本去重函数，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)

相关问答

Q1: 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。

Q2: 急求：如何用python删除文本中的重复行？

1.如果你的txt 文件不大的话 可以直接 

tmp = open('**.txt').readlines() #把内容一次性全部读取出来 是一个列表

set(tmp) #这个就是把列表 去重复 

然后 你可以把 这个去重后的tmp 写入到新的文件

2.txt很大，那么只能一行一行的读取去重了

#!/usr/bin/env python

# coding=utf-8

# python 2.7

outfile = open('result-readline.txt', 'w') #新的文件

list_1=[]

for line in open('test.txt'):  #老文件

    tmp = line.strip()

    if tmp not in list_1:

        list_1.append(tmp)

        outfile.write(line)

outfile.close()

Q3: python去重（汉字一样，里面的编码不一样）？

这是一个字符串的全角和半角的问题，可以导入 unicodedata 中的 normalize 函数先把全角转换为半角，然后再用 set 对列表去重，参考代码如下：

from unicodedata import normalize

list3=['热菜','凉菜','凉菜','硬菜']

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

输出：

{'硬菜', '热菜', '凉菜'}

扩展：

“ NFKC”代表“Normalization Form KC [Compatibility Decomposition, followed by Canonical Composition]”，并将全角字符替换为半角字符，这些半角字符与Unicode等价。

Q4: python多个文本组合后去除重复项

最简单python文本去重函数的是python文本去重函数，定义一个list（list可以装的元素数量应该是可以满足需求的python文本去重函数，如果数据确实太高，考虑文件数量分组进行）

然后将所有文件的内容逐行读到这个list中，用list自带的去重方法listname=list(set(listname))，进行去重。

最后将整个List写入到d.txt中就可以python文本去重函数了

Q5: Python常用的几种去重方法

case1:用集合python文本去重函数的特性set()python文本去重函数，去重后顺序会改变

case1.1：可以通过列表中索引（index）python文本去重函数的方法保证去重后python文本去重函数的顺序不变

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

关于python文本去重函数和python去重算法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。