# 如何实现Python数据去重
## 一、流程概述
首先我们来看一下整个去重的流程，可以用以下表格来展示：
```mermaid
erDiagram
|步骤1:导入需要的库|
|步骤2:读取数据|
|步骤3:进行数据去重|
|步骤4:保存去重后的数据|
```
## 二、具体步骤及代码示例
### 步骤1:导入需要的库
在Python中，我们通常会使用pan
Python公共操作和推导式一、公共操作运算符公共方法容器类型转换一、运算符运算符描述支持的容器类型+合并字符串，列表，元组*复制字符串，列表，元组in元素是否存在字符串，列表，元组，字典not in元素是否不存在字符串，列表，元组，字典1.1 +#1. 字符串str1='aa'str2='bb'str3=str1+str2print(str3)#aabb# 2.列表list1=[1,2]list
爬虫 DATA/URL 去重 舆情业务必须紧盯网站是否有新的内容发布，要求是越快越好，但由于各项软硬件限制，通常会要求在 30 分钟内或者 15 分钟内监听到新内容。要实现对目标网站内容变化的监听，那么我们可以选择的比较好的方式就是轮询。不停地访问网页，并且判断是否有“新内容”出现，如果有的话就执行 ...
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2021-09-09 01:42:00
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# jQuery后端数据去重原理及实践
在Web开发中，经常会遇到从后端获取重复数据的情况。为了提升性能和用户体验，我们需要对数据进行去重处理。本文将介绍如何使用jQuery实现后端数据去重，并给出代码示例。
## 什么是数据去重？
数据去重是指从一组数据中，删除重复的元素，保留唯一的元素。在Web开发中，如果后端返回了重复的数据，我们需要对其进行去重，以避免重复显示或处理相同的数据。
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文章目录列表去重字典去重 列表去重在Python中，可以使用多种方法对列表进行去重，以下介绍几种常用的方法：方法一：使用set()函数将列表转换为集合，由于集合元素不可重复，这样就快速将列表中的重复元素去除：list1 = [1, 2, 3, 2, 5, 1]
new_list = list(set(list1))
print(new_list) # 输出[1, 2, 3, 5]方法二：使用列
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2023-06-12 16:44:45
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1. 检测与处理重复值pandas提供了一个名为drop_duplicates的去重方法。该方法只对DataFrame或者Series类型有效。这种方法不会改变数据原始排列，并且兼具代码简洁和运行稳定的特点。该方法不仅支持单一特征的数据去重，还能够依据DataFrame的其中一个或者几个特征进行去重操作。dataFrame(Series).drop_duplicates(self, subset=
在python中，有两种方法进行去重：1）对于list数据，去重方式如下：a)原列表list_origin的内容如下：list_origin = ["aaa", "ccc", "bbb", "aaa", "ddd", "bbb"]b)进行去重，获得新的列表new_list：new_list = list(set(list_origin))这里的new_list=['aaa','bbb', 'ccc
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2023-06-30 11:56:29
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1、一行代码实现1--100之和In [1]: sum(range(1,101))Out[1]: 50501-100求和2、如何在一个函数内部修改全局变量a=520deffun():globalaa=1314fun()print(a)3、列出5个python标准库sys通常用于命令行参数datatime日期相关函数os与操作系统相关函数time时间相关函数re正则表达式4、字典如何删除键和合并两个
Python对多属性的重复数据去重实例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d
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2023-07-06 21:51:28
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一、前言今天给大家分享的是，Python爬虫里url去重策略及实现。二、url去重及策略简介1.url去重 从字面上理解，url去重即去除重复的url,在爬虫中就是去除已经爬取过的url,避免重复爬取，既影响爬虫效率，又产生冗余数据。2.url去重策略 从表面上看，url去重策略就是消除url重复的方法，常见的url去重策略有五种，如下：1# 1.将访问过的ur保存到数据库中
2# 2
原题解答本次的题目如下所示：给定一个整数的序列，要求对这个序列进行去重操作。所谓去重，是指对这个序列中每个重复出现的数，只保留该数第一次出现的位置，删除其余位置。 输入格式 输入一行，n 个整数，整数之间以一个空格分开。每个整数大于等于 10 、小于等于 100。 输出格式 输出一行，按照输入的顺序输出其中不重复的数字，整数之间用一个空格分开。 输入样例： 10 12 98 18 12 18 21
（1）、数据去重简介1、数据去重：指在一个数字文件集合中，找出重复的数据并将其删除，只保留唯一的数据单元的过程。2、分类：url去重：直接筛选掉重复的url数据库去重：利用数据库的特性删除重复的数据3、图解4、为何需要进行url去重？运行爬虫时，我们不需要一个网站被下载多次，这会导致cpu浪费和增加引擎负担，所以我们需要在爬取的时候对url去重，另一方面：当我们大规模爬取数据时，当故障发生时，不需
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2023-08-11 13:58:10
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一、列表中去重一、使用for循环实现列表去重此方法去重后，原顺序保持不变。# for循环实现列表去重
list1 = ['a', 'b', 1, 3, 9, 9, 'a']
list2 = []
for l1 in list1:
if l1 not in list2:
list2.append(l1)
print(list2)
# 结果：[‘a’,
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2023-03-10 12:04:00
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Python中对列表进行去重有如下方法可以实现。方法一：手写函数解决a = [1, 3, 2, 2, 3, 4]
b = []
for i in a:
if i not in b:
b.append(i)
print(a)
print(b)方法二：利用set()方法set()即集合，集合的特性便是元素唯一a = [1, 3, 2, 2, 3, 4]
a = list(set
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2023-07-14 14:50:07
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Python是一种高级编程语言，它具有简单易学、易读易写、可扩展性强等特点，因此在各个领域都有广泛的应用。但是，由于Python语言的灵活性，有时候我们会在代码中出现重复的部分，这就需要我们进行去重复操作。Python去重复的方法有很多种，其中最常用的是使用set()函数。set()函数可以将一个列表或元组转换成一个集合，集合中的元素是唯一的，这样就可以去除重复的元素。例如：a = [1, 2,
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2023-06-27 14:13:55
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python爬虫中的去重处理爬虫进阶课程笔记。1、去重应用场景以及基本原理1.1、 爬虫中什么业务需要使用去重防止发出重复的请求防止存储重复的数据1.2、去重实现的基本原理根据给定的判断依据和给定的去重容器，将原始数据逐一进行判断，判断去重容器中是否有该数据。如果没有那就把该数据对应的判断依据添加去重容器中，同时标记该数据是不重复数据；如果有就不添加，同时标记该数据是重复数据。判断依据（原始数据、
前言列表去重是写Python脚本时常遇问题，因为不管源数据来自哪里，当我们转换成列表的方式时，有可能预期的结果不是我们最终的结果，最常见的就是列表中元素有重复，这时候第一件事我们就要做去重处理。我们先来个最简单的方式，用python内置的数据类型set来实现。假设我们的列表数据是这样的：level_names = [
u'Second Level',
u'Second Level',
u'Seco
#需求：#对列表去重:lis = [2,3,5,3,2,4,8,5,6,7,5](目前为三种方法，持续更新。。。。方法思路来源于，感谢了解去重之后解决了一个问题)lis = [2,3,5,3,2,4,8,5,6,7,5]
#方法一：使用set() 集合，这种方法利用set() 集合的去重。出来的结果是进行升序排好的
lis1 = list(set(lis))
print(lis1)
#方法二：使
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2023-06-20 15:18:52
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python中对已经生成的Series，怎样组合成DataFrame如 a = Series([1,2,3]) b = Series([2,3,4]) 怎样将a b组合成一个DataFzip函数接受任意多个（包括0个和1个）序列作为参数，返回一个tuple列表。具体意思不好用文字来表述，直接看示例： a = [100, 200, 300]b = [400, 500, 600]c = [700, 8
1. 检测与处理重复值 pandas提供了一个名为drop_duplicates的去重方法。该方法只对DataFrame或者Series类型有效。这种方法不会改变数据原始排列，并且兼具代码简洁和运行稳定的特点。该方法不仅支持单一特征的数据去重，还能够依据DataFrame的其中一个或者几个特征进行去重操作。dataFrame(Series).drop_duplicates(self, subse
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2023-07-30 22:17:52
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