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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# coding=utf-8
# talk is cheap show me the code show me the code
"""
1、用户输入英文短句
2、分割字符串
3、循环处理
4、查询
"""
# 用户输入英文短句
msg = input("请输入你想要分割的英文字符")
msg_list = msg.split() # 默认空格分割
# 声明字典
dict_
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2023-06-16 06:11:33
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SELECT 字段,COUNT(*) AS COUNT FROM 表名 GROUP BY 字段 HAVING COUNT>1;
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2023-06-01 09:22:08
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?Python进阶：Pandas -- 清理重复数据?? 一、重复数据的挑战?? 二、Pandas助力去重?? 三、深入了解drop_duplicates()?? 四、回顾与收获?? 五、期待与您共同成长? ?今天，我们要一起探讨如何使用Pandas库来清理数据中的重复项。对于初学者来说，这可能是一个有些复杂的任务，但不用担心，我会用简单明了的方式解释每一个步骤，并附上丰富的代码示例。?关键
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2024-06-11 13:26:05
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# 统计重复数据 Python实现步骤
## 1. 问题描述
在数据处理的过程中，经常会遇到需要统计重复数据的情况。例如，给定一个列表，需要找出列表中出现次数最多的元素。在Python中，可以通过一些简单的代码来实现这个功能。
## 2. 实现步骤
下面是实现统计重复数据的流程，可以通过表格展示每个步骤的具体内容：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 步骤一 | 将数据加载到
原创
2023-09-15 10:29:20
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Data analysis by Python 入门1. 重复数据处理在DataFrame中主要运用duplicated方法和drop_duplicates方法：duplicated方法返回的是一个布尔型的Series，用来只是各行是否重复，如果重复则为True，否则为False。drop_duplicates直接返回已经删除了重复行的DataFrame。默认drop_duplicates方法会
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2023-09-01 18:57:49
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当我们在测试阶段时难免会出现一些程序写错，导致数据重复，本人因为这个问题，倒腾了几天，刚开始的思路是写脚本，因为自己语言学的太菜，导致连一个定义的公式都没想出来，后来是利用MongoDB里面的聚合解决的。
下面我以一个小实例来讲把： 不难看出，姓名有出现重复的现象，少的情况我们可以逐个删除，当数据量达到几百万，几千万的时候估计大家有些发愁了，应该会有些朋友会想到写脚本去筛选然后删除
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2023-06-13 19:25:53
328阅读
关注我们在统计数据过程中， 同一份数据可能由于渠道的不同而进行了多次统计， 在输入数据时， 可能因为操作失误重复输入数据。种种原因造成数据表中的数据存在重复现象， 删除重复数据是数据清洗的首要任务。今天，就给大家分享3种方法，以帮助大家快速删除Excel中的重复数据。◆ ◆ ◆1. 用删除重复项功能删除重复项是 Excel 提供的数据去重功能， 可以
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2023-06-20 19:45:09
1016阅读
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
270阅读
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
143阅读
导入pandasimport pandas as pd1.读取excel中的数据；frame = pd.DataFrame(pd.read_csv('excel的绝对路径.csv'’, 'Sheet1'))2.去除重复行后的数据;data = frame.drop_duplicates(subset=’’, keep='first', inplace=’’)
drop_duplicates用法：s
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2023-06-29 11:41:34
273阅读
在数据的处理过程中,一般都需要进行数据清洗工作,如数据集是否存在重复,是否存在缺失,数据是否具有完整性和一致性,数据中是否存在异常值等.发现诸如此类的问题都需要针对性地处理,下面我们一起学习常用的数据清洗方法.重复观测处理重复观测:指观测行存在重复的现象,重复观测的存在会影响数据分析和挖掘结果的准确性,所以在数据分析和建模之前需要进行观测的重复性检验,如果存在重复观测,还需要进行重复项的删除在数据
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2023-06-21 23:25:10
66阅读
列表去重在python实际运用中，十分常见，也是最基础的重点知识。 以下总结了5种常见的列表去重方法一、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.app
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2023-05-24 19:25:11
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题目：定义一个两个参数的重复打印函数，第一个参数指定要打印的字符串，第二个参数指定要重复打印的次数，在主程序中调用该函数，打印10遍你的学号+姓名。 为什么调用函数后结果只打印了一遍? 看了题目感觉就很诡异，是代码写错了吗？感觉也不应该呀，那到底问题出在哪里了呢？遇到这种情况，如果有条件的话，最好还是运行一遍，这样才会让自己印象深刻。但是这种没有运行条件的情况，而且也非常简单的代码，其实
# Python Logging 写入重复数据
在Python中，logging 是一种用于记录程序运行时信息的标准库，它可以帮助我们更好地跟踪程序的运行状态，调试错误和记录重要的信息。然而，在使用 logging 过程中，有时候会遇到写入重复数据的情况，这可能会导致日志文件过大或者不易分析。本文将介绍如何避免在 logging 中写入重复数据。
## 问题分析
当我们在程序中频繁使用 lo
原创
2024-05-24 06:04:40
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# 如何使用Python提取表格中的重复数据
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助你学习如何使用Python提取表格中的重复数据。在这个过程中，我们将使用Python的Pandas库来完成这项任务。Pandas是一个强大的数据分析工具，它可以帮助我们轻松地处理表格数据。
## 流程概述
首先，让我们通过一个表格来了解整个提取重复数据的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | -
原创
2024-07-29 03:15:16
48阅读
# 项目方案：Python重复数据判断
## 1. 项目简介
本项目旨在通过Python编程语言提供一种方法来判断给定数据集中的重复数据。通过使用哈希算法和集合操作，我们可以高效地识别重复的数据项，并输出相应的结果。
## 2. 项目技术栈
- Python编程语言
- Pandas库（用于数据处理和分析）
- Matplotlib库（用于数据可视化）
## 3. 项目设计
本项目的设计包括
原创
2023-08-18 05:43:13
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一、题目描述题目一（初级版）删除给出链表中的重复元素（链表中元素从小到大有序），使链表中的所有元素都只出现一次。例如： 给出的链表为1→1→2,返回1→2. 给出的链表为1→1→2→3→3,返回1→2→3.数据范围：链表长度满足 0≤?≤100，链表中任意节点的值满足 ∣???∣≤100进阶：空间复杂度 ?(1)，时间复杂度 ?(?)示例1输入：{1,1,2
# 如何在Python中删除文件中的重复数据
在编程过程中，处理重复数据是一个常见且重要的任务。如果你正在使用Python编写程序并希望从文件中删除重复数据，本文将为你提供一套完整的流程、代码示例以及详细的解释，让你轻松掌握这项技能。
## 流程概况
在开始之前，我们需要明确整个过程的步骤。以下是删除文件重复数据的流程概况：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-08-25 04:19:08
133阅读
# Python数组获取重复数据的实现
## 1. 摘要
本文将介绍如何使用Python编程语言来获取数组中的重复数据。我们将使用一种简单而高效的方法，以帮助刚入行的开发者快速掌握这一技巧。
## 2. 理解问题
在解决问题之前，我们首先需要明确问题的要求和目标。对于本文所涉及的问题，我们可以将其描述为：给定一个数组，我们需要找出数组中重复出现的元素。
## 3. 解决方案
为了更好地
原创
2023-11-28 04:31:41
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