Python 去重，统计，lambda函数

df.drop_duplicates('item_name')

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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代码查重原理

a=['python',1,2,3,1,6,'a','a',3,3,3,'a','python','3','8']

b=list(set(a))

cf=[]

for i in b:

cf.append(a.count(b))

for i in range(len(b)):

print(b[i],'一共有',cf[i],'个',sep='')

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。

当前文章：python查重函数,数据查重函数
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