下面是使用循环和计数器的代码示例: deffind_duplicates(arr):counter={}duplicates=[]fornuminarr:ifnumincounter:counter[num]+=1else:counter[num]=1fornum,countincounter.items():ifcount>1:duplicates.append(num)returnduplicates# 测试arr=[1,2,3,4,4,5,6,6,7]print(find_duplicates(arr)) 1. 2...
AI检测代码解析 deffind_duplicates(arr):frequency={}duplicates=[]forelementinarr:ifelementinfrequency:frequency[element]+=1iffrequency[element]==2:duplicates.append(element)else:frequency[element]=1returnduplicates# 测试array=[1,2,3,2,4,5,6,4]print(find_duplicates(array)) 1. 2. 3. 4. 5....
Python去除list中的重复元素的最简单办法 初学者经常会遇到如何移除list中重复元素的问题。 这个问题在其他语言中可能需要for循环什么的,而在python中不用这样,非常简单,只需要将list作为set的构造函数构造一个set,然后再将set转换会list就可以了。 如下代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 myList=list(set(myL...
``` # Python script to remove duplicates from data import pandas as pd def remove_duplicates(data_frame): cleaned_data = data_frame.drop_duplicates() return cleaned_data ``` 说明: 此Python脚本能够利用 pandas 从数据集中删除重复行,这是确保数据完整性和改进数据分析的简单而有效的方法。 11.2数据...
df.drop_duplicates(inplace=True) # 处理异常值 # 假设年龄大于100的是异常值 df = df[df['Age'] <= 100] # 打印清洗后数据 print("清洗后数据:") print(df) 四、数据分析与建模 清洗数据后,我们可以进行数据分析和建模,挖掘数据中的价值。
文件"C:\Users\Agnij\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py",第4811行,在drop_duplicates 重复=self.duplicated(subset,保留=保留) 文件"C:\Users\Agnij\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py",第4888行,在重复标签中,shape=map(list,zip(*map(f,vals))) ...
# duplicates allowed deftoString(List): return''.join(List) # Function to print permutations of string # This function takes three parameters: # 1. String # 2. Starting index of the string # 3. Ending index of the string. defpermute(a, l, r): ...
df.isnull().sum()#查看缺失值df['cleaned_text'].duplicated().sum()#查看重复值df.drop_duplicates("cleaned_text", inplace = True)#去重df['cleaned_text'].str.isspace().sum()#检查只是空格的数据df = df[df["cyberbullying_type"]!="other_cyberbullying"] ...
df.dropna(axis = 1,inplace = True) drop_duplicates drop_duplicates()函数来删除DataFrame或Series中的重复值。 它可以使用以下方式调用: df.drop_duplicates([列1, 列2, ...列n ],keep='first',inplace=False) 其中: 列1,列2,...列n是需要去重的列。 keep参数可以控制留下哪个重复项,默认值是 ke...
# 删除数据记录中所有列值相同的记录reviews=reviews[['content','content_type']].drop_duplicates()content=reviews['content']reviews.shape 输出结果: (1974,2)reviews 输出结果: 1974rows×2columns 数据清洗 通过人工观察数据发现,评论中夹杂着许多数字与字母,对于本案例的挖掘目标而言,这类数据本身并没有实质...