return pd.Series(lst).drop_duplicates().tolist() 示例 original_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] new_list = remove_duplicates(original_list) print(new_list) 优点 功能强大:Pandas提供了丰富的数据处理功能,适用于复杂的数据处理任务。 保留顺序:Pandas的drop_duplicates函数会保留原列表的顺序。 缺...
一、drop_duplicates函数介绍 drop_duplicates函数可以按某列去重,也可以按多列去重。具体语法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) 代码解析: DataFrame:待去重的数据框。 subset:用来指定特定的列,根据指定的列对数据框去重。
drop_duplicates()方法可以帮助我们去除DataFrame中重复的行，并返回一个新的DataFrame。示例代码：import pandas as pdmy_data = {'col1': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5], 'col2': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e']}df = pd.DataFrame(data=my_data)df = df.drop_duplicates()prin...
df.drop_duplicates() 则通常用于数据去重,即剔除数据集中的重复值。官方解释很详细,下面做一些解读。 官方解释:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html#pandas.DataFrame.drop_duplicates DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=Fa...
Pandas的drop_duplicates方法不仅可以按单列去重,还可以按多列去重,并且能保留原始数据的索引和顺序(通过keep参数控制)。 4. 使用NumPy库 NumPy是Python中用于科学计算的基础库,虽然它本身不直接提供去重功能,但可以通过一些技巧实现。 示例代码: import numpy as np original_array = np.array([1, 2, 2, 3, ...
import pandas as pd def remove_duplicates(lst): df = pd.DataFrame(lst) df = df.drop_duplicates().to_dict(orient='records') return df # 示例 lst = [{'a': 1, 'b': 2}, {'b': 2, 'a': 1}, {'c': 3}] print(remove_duplicates(lst)) 应用场景 这种方法适用于需要从包含重复字...
print(res_list) # numpy方法:缺点会打乱顺序 import numpy as np print(np.unique(my_list)) # pandas 方法:缺点需要对pandas的数据类型进行操作,但不会打乱顺序 import pandas as pd print(pd.Series(my_list).drop_duplicates().values) 运行结果: ...
第二种方法：使用for循环 或者是 推导式完成去重，这两种写法均需要定义一个空列表。实例代码如下：第三种方法：利用字典的key不重复的特性进行去重。示例代码如下：第四种方法：将list转换成pandas类型，利用pandas中的unique(), drop_duplicates() 两个函数去完成去重操作。实例代码如下：不关注去重后的元素顺序 首先...
```python import pandas as pd original_list = [1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9] df = pd.DataFrame(original_list, columns=['numbers']) unique_list = df.drop_duplicates().values.tolist() print(unique_list) # 输出:[[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8...
平时我们的操作中可能只是简单地将重复的行删除掉,不需要标记再筛选,太麻烦。那就使用drop_duplicates。 这样门店重复的就直接删除了。 跟duplicated一样,将列名放进括号里面可以作为判断重复的依据; 如果要保留后一个重复值,需要加参数keep='last'。 而如果想直接将原数据修改,需要加参数inplace=True。发布...