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1、运用新建字典的方式，去除重复的键
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2、利用集合，直接将列表转化为集合，自动去重后转回列表。有一个问题，转换为集合的同时，数据无序了。
3、用列表的推导式
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。
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
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
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)
