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df.drop_duplicates('item_name')
成都创新互联公司成立于2013年，先为万州等服务建站，万州等地企业，进行企业商务咨询服务。为万州企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。
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)
这是一个字符串的全角和半角的问题，可以导入 unicodedata 中的 normalize 函数先把全角转换为半角，然后再用 set 对列表去重，参考代码如下：
from unicodedata import normalize
list3=['热菜','凉菜','凉菜','硬菜']
set(map(lambda s: normalize('NFKC', s), list3))
输出：
{'硬菜', '热菜', '凉菜'}
扩展：
“ NFKC”代表“Normalization Form KC [Compatibility Decomposition, followed by Canonical Composition]”，并将全角字符替换为半角字符，这些半角字符与Unicode等价。
python中对list去重的多种方法
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] 。
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