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如：arr =['a','d','e','a']
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用： arr= sorted(set(arr), key=arr.index)
同： arr = list(set(arr))
arr.sort(key=arr.index)
⚠️直接set(arr)也可以去除重复元素，只是新数组的顺序就不是原来的顺序了。
如：arr=[{'text':wuyuan,'value':1},{'text':默认,'value':2},{'text':默认,'value':2},
{'text':wyy,'value':4}]
用： f = lambda x,y:x if y in x else x + [y]
arr = reduce(f, [[], ] + arr)
⚠️这里去除的字典里面的键值对必须是完全一样的。
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)
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] 。