在爬虫技术中经常会遇到爬取的临时数据包含重复内容的情况。比如下面的例子，如何去除下面列表中的重复数据？ data = [{‘name’:‘小华’,‘score’:100},
{‘name’:‘小A’,‘score’:98},
{‘name’:‘小Q’,‘score’:95},
{‘name’:‘小华’,‘score’:100}]通常我们想到的做法是使用list加set方法，注意这里是一个字典
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2023-07-06 16:00:29
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题目快速通道删除有序数组中的重复项删除有序数组中的重复项II1、删除有序数组中的重复项题目的大体意思就是对有序数组去重，并且需要原地处理，就是返回原数组，指定结束节点即可。理解 + 解题这条题目首先给出有序数组，如果不是有序数组的话，去重则需要排序或者哈希，既然原地，基本方法就是双指针，把唯一的元素逐个往前挪即可。 可以先设置两个指针 left 和 right，left维护唯一的有序数组，righ
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2023-08-09 15:47:30
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一：unique(a.begin(),a.end());去重函数只是去掉连续的重复值，对于不连续的值没有影响，SO，在使用前一般需要进行排序处理；二: vector<int>::iterator new_end=unique(a.begin(),a.end()); 函数返回值是一个指向新的结束位置的迭代器；unique()函数原理如果两个连续的函数是重复的，则将第二个数用后
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2023-05-27 16:55:53
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方法一：使用内置函数set（）1 list1 = [1, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 6, 7, 8, 9] 2 list2 = list(set(list1)) 3 print(list2)`片方法二：遍历去除重复① list1 = [1, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 6, 7, 8, 9] list2=[] for i in list1: if not
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2023-05-25 14:04:15
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Python 使用set()去除列表重复Jayden_Gu 个人分类： Python 一、去除重复元素方法：1. 对List重复项，可以使用set(）去除重复 1. a = [5, 2, 5, 1, 4, 3, 4,1,0,2,3,8,9,9,9]
2. print(list(set(a))) #将去掉重复的项后，再重新转成list最后的执行结果 1. F:\
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2023-07-03 21:18:34
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# Python去重CSV文件
在数据处理中，经常会遇到需要去重的情况。特别是在处理CSV文件时，我们可能会遇到重复的数据，需要将其去除。Python提供了简单、高效的方法来去重CSV文件，让数据清洗变得更加方便。
## CSV文件简介
CSV（Comma-Separated Values）是一种常见的电子表格文件格式，用逗号来分隔不同的值。它通常用于存储大量的数据，方便进行数据分析和处理。
原创
2024-03-16 06:46:04
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**python 查重复 csv**
# 引言
在处理数据时，我们经常会遇到需要检查重复数据的情况，特别是在处理大量数据时。重复数据可能导致错误的分析结果以及不准确的统计结果。因此，查找和删除重复数据是数据处理的重要步骤之一。本文将介绍如何使用Python编程语言查找和删除重复的CSV文件中的数据。
# CSV文件
CSV（逗号分隔值）是一种常见的文件格式，用于存储和交换表格数据。每个行由
原创
2023-10-09 11:39:02
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CSV文件用记事本打开后一般为由逗号隔开的字符串，其处理方法用Python的代码如下。为方便各种程度的人阅读在代码中有非常详细的注释。1.查询指定列，并保存到新的csv文件。# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Author: Good_Night
Time: 2018/1/30 03:50
Edition: 1.0
'''
# 导入必须的csv库
import csv
# 创
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2024-04-02 07:26:04
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import csv
# 创建临时文件temp.csv找出所需要的列
temp_file = open("temp.csv", "w", newline='') # 如果不指定newline='',则每写入一行将有一空行被写入
temp_csv_writer = csv
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2023-09-16 15:25:52
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python删除列表中重复记录的方法作者：feiwen这篇文章主要介绍了python删除列表中重复记录的方法,涉及Python操作列表的相关技巧,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了python删除列表中重复记录的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：def removeListDuplicates(seq):
seen = set()
seen_add = seen.add
return
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2024-03-06 21:55:28
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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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2023-08-15 09:02:32
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# 如何使用 Python 实现域名去重复
在数据处理过程中，域名去重是一个常见的需求。在这篇文章中，我们将教你如何使用 Python 实现域名去重。这个过程主要分为几个步骤，下面我们将详细介绍每一步。
## 流程步骤
以下是实现域名去重的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | --------------------
# Python 域名去重复方法科普文章
在日常工作中，我们可能会遇到处理大量数据的需求，尤其是关于URL或域名的去重复处理。去重复域名对于数据分析、网络爬虫以及数据清洗等场景都极为重要。本文将通过Python示例来演示如何轻松地实现域名去重复。
## 什么是域名去重复？
域名去重复是指从一组域名中筛选出唯一的域名，去除重复的部分。常见的场景包括处理网络爬虫抓取的链接，清洗用户输入的域名列表
# JSON Python去重复
在开发过程中，我们经常会遇到需要处理JSON数据并且需要去除重复项的情况。在Python中，我们可以通过一些方法来实现去重复操作，保证我们处理的数据是唯一的。
## JSON数据去重复方法
### 使用set数据结构
在Python中，最简单直接的方法是利用set数据结构来去重。set是一个无序且不重复的集合。我们可以将JSON数据转换为set，然后再转回
原创
2024-06-13 03:50:53
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方法1 创建新的数组ids = [1,2,3,4,5,6,7,8,1,2,3]set_ids = []for id in ids: if id not in set_ids: set_i
原创
2022-07-08 11:27:36
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# Python DataFrame 去重复
## 1. 流程图
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B(导入数据)
B --> C(去重复)
C --> D(保存去重结果)
D --> E[结束]
```
## 2. 具体步骤
### 2.1 导入数据
要操作DataFrame，首先需要导入pandas库。可以使用以下代码导入pandas库：
```pytho
原创
2023-09-27 22:03:19
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# 算法去重复的实现方法
## 1. 算法概述
在编程开发中，经常会遇到需要去除重复元素的情况。算法去重复就是一种常见的解决方案，可以帮助我们快速有效地去除重复元素。本文将针对使用Python语言实现算法去重复进行详细介绍。
## 2. 步骤概览
下表展示了实现算法去重复的步骤及其对应的操作。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建一个空的集合或列表 |
原创
2023-09-13 23:15:40
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## Python存入CSV去重
在实际的数据处理中，我们经常会遇到需要将数据存入CSV文件的情况。然而，有时候我们的数据中可能存在重复的记录，这就需要我们进行去重操作。本文将介绍如何使用Python对数据进行去重，并将结果存入CSV文件。
### 什么是CSV？
CSV全称为Comma-Separated Values，即逗号分隔值。它是一种常用的电子表格和数据库中存储数据的文件格式，通过
原创
2023-11-30 05:23:01
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一、python实例 合并文件并去重#!/usr/bin/python#
-*- coding: utf-8 -*-
import os
import pandas as pd
import glob
import csv
def merge_csv(file_address):
csv_list = glob.glob(file_address + '*.csv')
print('该文件下
Python的卓越灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一，尤其是对于数据处理和机器学习方面来说，其强大的数据处理库和算法库使得python成为入门数据科学的首选语言。在日常使用中，CSV，JSON和XML三种数据格式占据主导地位。下面我将针对三种数据格式来分享其快速处理的方法。CSV数据CSV是存储数据的最常用方法。在Kaggle比赛的大部分数据都是以这种方式存储的。我们可以使用
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2024-05-17 00:57:30
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