python重复函数 Python重复

python之重复值(duplicated)

Duplicated函数功能:查找并显示数据表中的重复值

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这里需要注意的是:

drop_duplicates函数功能是:删除数据表中的重复值,判断标准和逻辑与duplicated函数一样

判断题 Python中的函数都可以被重复调用1分) A对 B错?

这个判断题的答案是对的。

在Python中,函数是可以被重复调用的。函数是一种封装的代码块,可以被多次使用。你可以在你的代码中多次调用同一个函数,只需要在代码中写出函数的名字并提供必要的参数即可。

例如,假设你有一个函数"greet()",它打印一个问候语,你可以这样调用它:

def greet(name):

print("Hello, " + name + "!")

greet("Alice") # Output: "Hello, Alice!"

greet("Bob") # Output: "Hello, Bob!"

总的来说,函数是Python中一个很有用的工具,它可以帮助你封装代码,并使你的代码更加可重复使用。

python用drop_duplicates()函数保留数据集的重复行

前两天处理数据的时候,需要得到两个数据的交集数据,所以要去除数据中非重复部分,只保留数据中的重复部分。

   网上看了一下大家的教程,大部分都是教去除重复行,很少有说到仅保留重复行的。所以在这里用drop_duplicates这个去重函数来实现这个功能。

drop_duplicates函数介绍 :

data.drop_duplicates(subset=[‘A’,‘B’],keep=‘first’,inplace=True)

#subset对应的值是列名,表示只考虑这两列,将这两列对应值相同的行进行去重。

默认值为subset=None表示考虑所有列。

keep='first’表示保留第一次出现的重复行,是默认值。

keep另外两个取值为"last"和False,分别表示保留最后一次出现的重复行和去除所有重复行。

inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项,而默认值False表示生成一个副本。

要用函数取得数据集data中的重复列,分三个步骤 :

(提前导入pandas模块)

data0_1 = data.drop_duplicates() #保留第一个重复行

data0_2 = data.drop_duplicates(keep=False) #去除所有重复行

data0_3=pd.concat([data0_1,data0_2]).drop_duplicates(keep=False)

#合并起来再去重,只剩下真的重复行。

举例:data中wangwu行和tony行重复,需要把它们两行取出。

第一步:#保留第一个重复行

第二步:#去除所有重复行

第三步:#合并起来再去重

通过以上步骤实现取出数据中的重复行。

Python。重复元素判定。编写一个函数,接受列表作为参数

代码如下:

def func1(num_list):

if len(num_list) != len(set(num_list)):

return True

else:

return False

if __name__ == '__main__':

num_list = [[1, 2, 3, 4], [6, 7, 8], [4, 5, 6, 6, 6]]

for one_list in num_list:

print(func1(one_list))

运行结果:

扩展资料

python对列表去重的几种方式:

1、直观方法,先建立一个新的空列表,通过遍历原来的列表,再利用逻辑关系not in 来去重。总结:这样可以做出来,但是过程不够简单。但是此方法保证了列表的顺序性。

2、利用set的自动去重功能,将列表转化为集合再转化为列表,利用集合的自动去重功能。简单快速。缺点是:使用set方法无法保证去重后的顺序。

参考资料:python官网-Doc语法文档


文章名称:python重复函数 Python重复
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