? ? ? ?由于Python的去重方式比較多，本人在項目中總結(jié)了幾種常用方法，歡迎補充。

一、對列表去重

1.用循環(huán)查找的方式

li = [1,2,3,3,4,2,3,4,5,6,1]
news_li = []
for i in li:
? ? if i not in news_li:
? ? ? ? news_li.append(i)
print (news_li)

2.用集合的特性set()

li1 = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]
new_li1 = list(set(li1))

3.使用itertools模塊的grouby方法

import itertools
li2 = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]
li2.sort() # 排序
it = itertools.groupby(li2)
for k, g in it:
? ? print (k)

4.運用while循環(huán)遍歷的方式

def quchong(lb):
? ? for x in lb:
? ? ? ? while lb.count(x)>1:
? ? ? ? ? ? del lb[lb.index(x)]
? ? return lb
li3 = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]
quchong(li3)

5.使用keys()方式

li4 = [1,0,3,7,7,5]
formatli = list({}.fromkeys(li4).keys())
print (formatli)

二、對數(shù)據(jù)框去重

1.用unique()對單屬性列去重

import pandas as pd
data = {'id':['A','B','C','C','C','A','B','C','A'],'age':[18,20,14,10,50,14,65,14,98]}
data = pd.DataFrame(data)
data.id.unique()
#或者
import numpy as np
np.unique(data.id)

2.用frame.drop_duplicates()對單屬性列去重

data.drop_duplicates(['id'])

3.用frame.drop_duplicates()對多屬性列去重

data.drop_duplicates(['id','age'])

4.用frame.duplicated()對多屬性列去重

isduplicated = data.duplicated(['id','age'],keep='first')
data.loc[~isduplicated,:]

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python常用的几种去重方式的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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