python中对list去重的多种方法

python中对list去重的多种方法

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今天遇到一个问题，在同事随意的提示下，用了 itertools.groupby 这个函数。不过这个东西最终还是没用上。

问题就是对一个list中的新闻id进行去重，去重之后要保证顺序不变。

直观方法

最简单的思路就是：

这样也可行，但是看起来不够爽。

用set

另外一个解决方案就是用set：

代码如下:

ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]

ids = list(set(ids))

这样的结果是没有保持原来的顺序。

按照索引再次排序

最后通过这种方式解决：

代码如下:

ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]

news_ids = list(set(ids))

news_ids.sort(ids.index)

使用itertools.grouby

文章一开始就提到itertools.grouby, 如果不考虑列表顺序的话可用这个：

代码如下:

ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]

ids.sort()

it = itertools.groupby(ids)

for k, g in it:

print k

关于itertools.groupby的原理可以看这里：

网友补充：用reduce

网友reatlk留言给了另外的解决方案。我补充并解释到这里：

代码如下:

In [5]: ids = [1,4,3,3,4,2,3,4,5,6,1]

In [6]: func = lambda x,y:x if y in x else x + [y]

In [7]: reduce(func, [[], ] + ids)

Out[7]: [1, 4, 3, 2, 5, 6]

上面是我在ipython中运行的代码，其中的 lambda x,y:x if y in x else x + [y] 等价于 lambda x,y: y in x and x or x+[y] 。

Python常用的几种去重方法

case1:用集合的特性set()，去重后顺序会改变

case1.1：可以通过列表中索引（index）的方法保证去重后的顺序不变

case2:使用循环查找的方式，不改变顺序

case3:通过删除索引

case4:itertools.groupby

case5:fromkeys

case6:reduce方法

Python 去重，统计，lambda函数

df.drop_duplicates('item_name')

方法一：

df.drop_duplicates('item_name').count()

方法二：

df['item_name'].nunique()

结果：50

附：nunique()和unique()的区别：

unique()是以 数组形式（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个数

比如：df['item_name'].unique()

要求：将下表中经验列将按周统计的转换为经验不限，保留学历

df1['经验'] = df1['经验'].apply(lambda x: '经验不限'+ x[-2:] if '周' in x else x)

#解释：将‘5天/周6个月’变成‘经验不限’，然后保留学历‘本科’

方法二：定义函数

def dataInterval(ss):

if '周' in ss:

    return '经验不限'+ ss[-2:]

return ss

df1['经验'] = df1['经验'].apply(dataInterval)

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