list0=[‘b‘,‘c‘, ‘d‘,‘b‘,‘c‘,‘a‘,‘a‘] 方法1：使用set()list1=sorted(set(list0),key=list0.index) # sorted outputprint( list1)方法2：使用 {}.fromkeys().keys()list2={}.fromkeys(list0).keys() print(list2)方法3：set()+sort()list3=list(set(list0)) list3.sort(key=list0.index) print(list3)方法4：迭代list4=[] for i in list0:ifnot i in list4:list4.append(i) print(list4)方法5：排序后比较相邻2个元...
下面为大家分享一篇Python对多属性的重复数据去重实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧python中的pandas模块中对重复数据去重步骤：1）利用DataFrame中的duplicated方法返回一个布尔型的Series,显示各行是否有重复行，没有重复行显示为FALSE，有重复行显示为TRUE；2）再利用DataFrame中的drop_duplicates方法用于返回一个移除了重复行的DataFrame。注释：如果duplicated方法和drop_duplicates方法中没有设...
本文实例讲述了python实现查找excel里某一列重复数据并且剔除后打印的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 在python里面excel的简单读写操作我这里推荐使用xlrd（特别是读操作）import xlrd def open_excel(fileName="simple.xls"):try:fileHandler = xlrd.open_workbook(fileName)return fileHandlerexcept Exception, e:print str(e) def scan_excel(sheet_name1=uSheet1):handler = open_excel()page = handler.shee...
本文为大家分享了python Django批量导入不重复数据的实现代码，供大家参考，具体内容如下 程序如下：#coding:utf-8 import os os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "www.settings") Django 版本大于等于1.7的时候，需要加上下面两句 import django django.setup() 否则会抛出错误 django.core.exceptions.AppRegistryNotReady: Models arent loaded yet. import django import datetimeif django.VERSION >= (1, 7...
1.在python中excel的简单读写操作，推荐使用xlrd（特别是读操作） 2.到http://pypi.python.org/pypi/xlrd 去下载 xlrd库； 3.工程代码如下： 代码如下: import xlrd def open_excel(fileName="simple.xls"): try: fileHandler = xlrd.open_workbook(fileName) return fileHandler except Exception, e: print str(e) def scan_excel(sheet_name1=uSh...
def set_alone(data_):dict_result = {}for item in data_:dict_result.update({item: ""})print("未去重数量{},去重后数量{}".format(len(data), len(dict_result)))if __name__ == __main__:data = [22, 2, 2, 2, 1, 1]set_alone(data)参考：https://blog.csdn.net/weixin_43799652/article/details/93219030 如图:
我使用以下代码创建了6个输入DStream,这些DStream使用直接方法从Kafka的6个分区主题中读取,我发现即使为流指定相同的组ID,我也会重复获取数据6次.如果仅创建3个DStream,我将数据重复3次,依此类推.numStreams = 6 kafkaStreams = [KafkaUtils.createDirectStream(ssc, ["send6partitions"], {"metadata.broker.list": brokers,"fetch.message.max.bytes": "20971520","spark.streaming.blockInterval" : "2000ms","group.id" : "the...
如果df按A,B和C分组,则看起来像这样：A B C D1 53704 hf 5160251602 53802ss 53802538022 12811 hf 54205hx 50503我尝试了以下内容,类似于另一篇文章中的内容：df.groupby([df['A'], df['B'], df['C']]).drop_duplicates(cols='D')这显然是错误的,因为它会产生一个空的数据框.我还尝试了drop_duplicates的另一种变体,该变体简单地从“ D”中删除所有重复项,无论它位于哪个组中.我正在寻找的输出是：A...