python去重复函数 python去除重复元素的几种方法

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Python。重复元素判定。编写一个函数，接受列表作为参数

代码如下：

def func1(num_list):

if len(num_list) != len(set(num_list)):

return True

else:

return False

if __name__ == '__main__':

num_list = [[1, 2, 3, 4], [6, 7, 8], [4, 5, 6, 6, 6]]

for one_list in num_list:

print(func1(one_list))

运行结果：

扩展资料

python对列表去重的几种方式：

1、直观方法，先建立一个新的空列表，通过遍历原来的列表，再利用逻辑关系not in 来去重。总结：这样可以做出来，但是过程不够简单。但是此方法保证了列表的顺序性。

2、利用set的自动去重功能，将列表转化为集合再转化为列表，利用集合的自动去重功能。简单快速。缺点是：使用set方法无法保证去重后的顺序。

参考资料：python官网-Doc语法文档

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通过观测可以看出唯品会和当当出现了三次.如果收集上来的不是10行,而是10万行,甚至更多是,就无法通过肉眼的方式检测数据是否存在重复项了.

下面python去重复函数我们看用python怎么来处理重复项的检查,以及如何删除数据项中的重复项

代码:

import pandas as pd

df = pd.read_excel(r'D:\data_test04.xlsx')

print('数据集是否存在重复观测: \n',any(df.duplicated()))

out:

数据集是否存在重复观测:

True

代码就是简单的两行就处理好了

可以看出检测数据集的记录是否存在重复,使用duplicated (英文单词的意思就是重复,复制的意思)方法,但是该方法返回的是数据集每一行的检验结果,为了能够得到最直接的结果,可以使用any函数,该函数表示的是在多个条件判断中,只有一个条件为True,则any函数的结果就为True.正如结果所示,any函数的运用返回True值,说明

该数据集是存在重复观测的.

删除数据集中的重复观测:

df.drop_duplicates(inplace = True)

得出的结果如上图所示,原先的10行在派出重复项后得到7行,被删除的行号为:3,8和9.该方法中又有inplace参数,设置为True就表示直接在原始数据集上做操作

以上就是本次介绍的全部知识点python去重复函数，感谢大家对脚本之家的支持。

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python使随机整数不重复的方法：

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示例代码如下：

执行结果：

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