def find_repeat_data(name_list):
"""
查找列表中重复的数据
:param name_list:
:return: 一个重复数据的列表，列表中字典的key 是重复的数据，value 是重复的次数
"""
repeat_list = []
for i in set(name_list):
re
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2023-06-07 10:13:45
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前篇文章我们介绍了一下Excel中如何设置数据有效性以及COUNTIF函数的用法，这篇文章主要介绍有重复数据时如何统计不重复数据的个数以及通过数据有效性去设置单元格不允许出现重复数据。统计单列不重复的个数如下图所示，要统计B列数据的不重复个数，也就是通过、不适用、未测试、不通过总共4个。应该如何用公式计算呢？我们可以在E6单元格输入公式=SUMPRODUCT(1/COUNTIF(B2:B16,B2
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2024-02-15 12:06:46
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# Mysql计算不重复值的实现流程
## 1. 确定数据表和字段
首先，我们需要确定要计算不重复值的数据表和字段。假设我们的数据表名为`students`，字段名为`name`。
## 2. 查询不重复值
接下来，我们可以使用以下代码查询不重复的值：
```sql
SELECT DISTINCT name FROM students;
```
上述代码中，`SELECT DISTIN
原创
2023-08-25 10:21:11
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Python编程中常用的12种基础知识，其中肯定有你不会的！人生苦短，我用Python1、正则表达式替换目标: 将字符串line中的 overview.gif 替换成其他字符串。人生苦短，我用Python2、遍历目录方法在某些时候，我们需要遍历某个目录找出特定的文件列表，可以通过os.walk方法来遍历，非常方便。人生苦短，我用Python3、列表按列排序(list sort)如果列表的每个元素都
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2024-01-02 13:01:33
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利用唯一请求编号去重业务参数去重计算请求参数的摘要作为参数标识继续优化，考虑剔除部分时间因子请求Redis去重工具类 + Java实现对于一些用户请求，在某些情况下是可能重复发送的，如果是查询类操作并无大碍，但其中有些是涉及写入操作的，一旦重复了，可能会导致很严重的后果，例如交易的接口如果重复请求可能会重复下单。重复的场景有可能是：拦截了请求，重放前端/客户端因为某些原因请求重复发送了，或者用
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2023-07-23 18:51:53
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# MySQL sum不计算重复值
在使用MySQL进行数据处理时，我们经常会用到SUM函数来计算某个字段的总和。然而，在实际使用中，有时会遇到一个问题，就是SUM函数会将重复的值也计算在内。这就意味着如果有重复的数据，SUM函数会对重复的数据进行多次计算，导致结果不准确。接下来我们来详细了解这个问题，并学习如何解决这个问题。
## 问题描述
假设我们有一个名为`orders`的数据表，存储
原创
2024-06-19 06:38:53
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“交叉协方差云”工具可用于研究两个数据集之间的交叉相关。考虑臭氧(数据集 1)和 NO2(数据集 2)之间的关系。注意：NO2 与臭氧之间的交叉相关看起来是不对称的。红色区域表明在选取平移至臭氧值西部的 NO2 值时两个数据集的相关度最高。“搜索方向”工具将帮助您确定其原因。将“搜索方向”工具指向西部时，显示下图：
将“搜索方向”工具指向东部时，显示下图：
Pandas去重函数：drop_duplicates()“去重”通过字面意思不难理解，就是删除重复的数据。在一个数据集中，找出重复的数据删并将其删除，最终只保存一个唯一存在的数据项，这就是数据去重的整个过程。删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重，不仅可以节省内存空间，提高写入性能，还可以提升数据集的精确度，使得数据集不受重复数据的影响。Panda DataFrame 对象提供
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2023-08-10 09:28:23
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# Python 程序去除重复值的完整指南
在编程中，处理数据时我们常常会遇到重复值的问题。去除重复值是一项常见的需求，尤其是在数据分析、数据库管理和数据清洗的场景中。本文将会向你展示如何在 Python 中有效地去除重复值，并通过详细的步骤和注释帮助你理解整个过程。
## 整体流程
在开始之前，我们先了解去除重复值的基本流程。下面是一个简单的表格来展示该过程的步骤。
| 步骤 | 描述
# -*- coding: utf-8 -*-
#1. 概念：把数据结构中，行相同的数据只保留一行。
# 语法： drop_duplicates 该方法返回一个去重后的数据框对象from pandas import read_csv
df = read_csv("D:/python/workspace/pythonStudy/8.csv")
#找出行重复的位置（索引值）
dIndex =
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2023-07-06 10:34:40
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**Python 数列重复值的实现步骤**
首先，我们需要明确问题的具体要求。假设我们有一个数列，我们想要找出其中重复的值，并输出重复值的索引位置。接下来，我将按照以下步骤来教你实现这个功能。
**步骤一：创建一个数列**
首先，我们需要创建一个数列。你可以使用以下代码创建一个包含重复值的数列：
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 6, 7, 2,
原创
2024-01-22 07:55:59
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# Python String重复值
## 引言
在Python中，字符串是一个非常常用的数据类型。字符串是字符的有序集合，可以包含字母、数字、符号等。有时候我们需要对字符串进行重复操作，即重复一个字符串中的字符若干次。本文将介绍如何使用Python实现字符串重复值的操作，并提供一些示例代码。
## 字符串重复操作
Python提供了一种简便的方式来重复一个字符串中的字符，即使用乘法操作符
原创
2023-11-11 10:30:40
54阅读
在数据分析和处理的过程中，经常会遇到Excel文件中存在重复值的情况。如何高效地识别和处理这些重复值，免去手动检查的麻烦，是许多开发者需要解决的问题。接下来，本文将分享我在使用Python处理Excel中的重复值时的思考和实践过程。
**背景描述**
在数据清洗的四象限图中，我们可以看到数据完整性的重要性与效率之间的关系。提高数据质量可以显著改善分析结果，但清洗数据的过程往往消耗大量时间。处理
# 实现Python Redis重复值
## 简介
Redis是一个高性能的key-value存储系统，常用于缓存、消息队列等场景。在Python中使用Redis可以方便地实现一些功能，比如处理重复值。本文将教你如何在Python中实现“python redis 重复值”。
### 流程概述
首先我们来看一下整个实现的流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --
原创
2024-04-19 06:44:05
34阅读
## Python array 重复值
在Python编程中，数组（array）是一种常用的数据结构，用于存储和操作一系列元素。数组中可能会出现重复的值，这对于一些应用程序来说可能是不希望的，因为它们可能会导致不正确的计算结果或其他问题。本文将介绍如何在Python中处理数组中的重复值，并提供相应的代码示例。
### 判断数组是否存在重复值
在处理数组中的重复值之前，首先需要判断数组是否存在
原创
2023-08-13 04:33:05
182阅读
统计单词Problem Description请使用字典编写一个程序，让用户输入一个英文句子，然后统计每个单词出现的次数。Input Description输入一行英文句子Output Description以字典的形式（单词为key，单词出现的次数为value）输出每个单词出现的次数Sample Input Python python hello 123 123 123 Sample Outpu
python判断excel表格中的重复值
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2023-06-29 09:03:43
45阅读
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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my_list = [1,1,1,1,2,3,3,3,4,5,5,56,6,7,77,7,5,5,3]# 集合法：缺点是结果会打乱原始数据的顺序print(set(my_list))# 列表法：缺点是代码较长res_list = [] # 用来存放结果for i in range(len(my_list)):if my_list[i] not in res_list:res_list.append
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2023-05-30 20:41:34
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重复值识别数据集中的重复值包括以下两种情况：数据值完全相同的多条数据记录；数据主体相同但匹配到的唯一属性值不同。示例如下：# 导入pandas库
import pandas as pd
# 生成重复数据，data1和data3完全相同
data1 = ['a', 3]
data2 = ['b', 2]
data3 = ['a', 3]
data4 = ['c', 2]
df = pd.Dat
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2023-11-08 20:38:10
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