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Python 去重，統(tǒng)計，lambda函數(shù)
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()
結果：50
附：nunique()和unique()的區(qū)別：
unique()是以 數(shù)組形式（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個數(shù)
比如：df['item_name'].unique()
要求：將下表中經(jīng)驗列將按周統(tǒng)計的轉換為經(jīng)驗不限，保留學歷
df1['經(jīng)驗'] = df1['經(jīng)驗'].apply(lambda x: '經(jīng)驗不限'+ x[-2:] if '周' in x else x)
#解釋：將‘5天/周6個月’變成‘經(jīng)驗不限’，然后保留學歷‘本科’
方法二：定義函數(shù)
def dataInterval(ss):
if '周' in ss:
? ? return '經(jīng)驗不限'+ ss[-2:]
return ss
df1['經(jīng)驗'] = df1['經(jīng)驗'].apply(dataInterval)
python刪除重復數(shù)據(jù)
利用集合的不重復屬性，可以先轉換至集合，再用list()函數(shù)轉換回來即可。
比如，a是一個列表，a=list(set(a))，即可完成列表去重。
python 數(shù)組去重的方法
如：arr =['a','d','e','a']
用： arr= sorted(set(arr), key=arr.index)
同： arr = list(set(arr))
arr.sort(key=arr.index)
??直接set(arr)也可以去除重復元素，只是新數(shù)組的順序就不是原來的順序了。
如：arr=[{'text':wuyuan,'value':1},{'text':默認,'value':2},{'text':默認,'value':2},
{'text':wyy,'value':4}]
用： f = lambda x,y:x if y in x else x + [y]
arr = reduce(f, [[], ] + arr)
??這里去除的字典里面的鍵值對必須是完全一樣的。
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