import numpy as np test_list = [1, 4, 6, 1, 4, 5, 6] # printing the original list print("The original list is:", test_list) # convert list to numpy array arr = np.array(test_list) # get unique values and their indices unique_arr, unique_indices = np.unique(arr, return_in...
Count of unique values using list comprehension: 9 在上面的示例中,列表推导式用于生成一个名为 unique_list 的新列表,该列表专门包含原始列表my_list中的唯一值。set() 函数用于消除重复值,资产只允许唯一值。然后使用 list() 函数将结果集转换为列表。最后,应用 len() 函数来获取unique_list中唯一值的计数。
将数组转换为set,得到一个不重复的集合。 将set再转换回list,得到只包含不同值的列表。 下面是使用set()函数的代码示例: # 定义一个包含重复值的数组arr=[1,2,3,4,2,3,1,5]# 使用set()函数去除重复值unique_values=list(set(arr))# 输出结果print(unique_values) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8....
1. Python Set()从列表中获取唯一值 (1. Python Set() to Get Unique Values from a List) As seen in our previous tutorial onPython Set, we know that Set stores a single copy of the duplicate values into it. This property of set can be used to get unique values from a list in Python...
values()函数的妙用 除了基本的使用方式外，values()函数还可以与其他函数和方法进行结合，实现更加灵活和高效的操作。例如结合集合（set）去重、使用max()和min()函数求取最大最小值等。示例如下：my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 2}unique_values = set(my_dict.values()) # 使用...
Countofunique values using a set:9 在上面的示例中,列表my_list包含重复值,但在将其转换为集后,会自动删除重复值。生成的集合unique_set仅包含唯一值,我们使用 len() 函数来获取唯一值的计数。 方法2:使用字典 计算列表中唯一值的另一种方法是使用 Python 中的字典。通过使用元素作为键,并将它们的计数作为字...
my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]unique_elements = set(my_list)print("去重后的集合:", unique_elements)输出结果 去重后的集合: {1, 2, 3, 4, 5} 17. dict(): 创建字典 keys = ['a', 'b', 'c']values = [1, 2, 3]my_dict = dict(zip(keys, values))print("创建的字典:...
在这个例子中,原始的列表my_list包含重复的元素。通过将其转换为集合set,重复的元素被自动去除。然后,再将集合转换回列表list,得到了只包含唯一元素的列表unique_list。 需要注意的是,集合是无序的,所以最终得到的列表元素的顺序可能与原始列表不同。 关于Python中的集合和列表的更多信息,可以参考腾讯云的相关文档...
1) Get unique categories - My approach is have a empty set, iterate through series and append each list. my code: unique_categories = {'Pizza'} for lst in restaurant_review_df['categories_arr']: unique_categories = unique_categories | set(lst) This give me a set of unique categories...
df_unique = df.drop_duplicates(subset=['A']) 删除重复值后索引(index)会发生错位,我们重新设定一下index df.index = range(df.shape[0]) 三.异常值操作 从一些基本数据中观察是否有异常值 print(df.describe().T) 如果通过一些基本数据发现了有异常值,就要找出异常值,这里使用的是Z-SCORE模型,通过平均...