linux命令行提供了非常强大的文本处理功能,组合利用linux命令能实现好多强大的功能。本文这里举例说明如何利用Linux命令行进行文本按行并按重复次数排序。主要用到的命令有sort,uniq和cut。其中,sort主要功能是排序,uniq主要功能是实现相邻文本行的,cut可以从文本行中提取相应的文本列(简单地说,就是按列操作文本行)。用于演示的测试文
转载 2024-05-21 06:25:37
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# Python 文本实现指南 在数据处理中,是一个非常重要的环节,尤其是处理文本数据时。今天,我们将学习如何使用 Python 实现文本的功能。下面,我们将分步骤进行,确保你能清晰地理解每个步骤。 ## 流程概述 首先,让我们梳理一下实现文本的流程。以下是一个简单的步骤表: | 步骤 | 描述 |
原创 2024-09-24 08:28:39
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## Python中的文本方法 在数据处理和分析的过程中,文本是一项十分要的任务。意味着从一组数据中删除重复的项,只保留唯一的项。这在处理用户输入、日志文件、或者任何其他形式的文本数据时尤为重要。Python提供了多种方式来实现文本,今天我们将详细探讨几种常用的方法,并将代码示例提供给大家。 ### 为什么要进行文本 文本可以帮助我们提高数据的质量,去掉冗余信息,同
原创 8月前
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我们在数据处理时,经常需要用到对重复数据进行过滤处理。  对数据有两种处理方式,如下:1、对重复数据,并且会自动排序使用函数  set # 列表 list_a = [6, 6, 5, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 6, 7, 8, 8, 8, 10] # 仅 list_aa = set(list_a) print(list_aa) 结果如下:
文章目录前言思路相关介绍一、列表二、元组三、字符串 前言python里面常用的数据结构有列表、集合、字典、字符串、元组 有的时候会遇到需要将相同的数据进行的操作,你可以使用内置函数set()函数来去。 因为集合内部默认是不能出现相同的元素的,所以集合不需要进行。思路set()函数其实是将其他的数据类型转换为集合类型的一个函数。我们的中心思想就是集合之中不能出现相同的元素
转载 2023-06-02 15:13:25
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小撸了把Python,这个果然是世界上最好用的语言平日里一来无聊,二来手巧,果然下载了好多无(luan)比(qi)珍(ba)贵(zao)的资料,搞得我小小的硬盘(已经扩到6T了)捉襟见肘,有次无意间,发现有两个居然长得一毛一样,在房子这么小的情况下,我怎能忍两个一毛一样的东西不要脸皮的躺在我的硬盘里,果断搞掉一个,整理一下,本来想文件名一样的就保留一份,但问题出现了,居然有名字一样,内容却完全不一
# 相似文本Python实现 在现代的信息时代,数据的快速增长使得文本成为了一个重要的问题。尤其在处理海量文本数据时,如何有效识别和去除相似文本显得尤为重要。本文将介绍相似文本的基本流程,并给出Python的代码示例,帮助大家理解这一过程。 ## 1. 相似文本的现状与意义 文本的主要目的是删除重复或相似的文本,从而提高数据的质量,减少存储空间和计算成本。在内容推荐、搜
原创 2024-09-21 05:07:15
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首先要明确序列值类型是否可哈希,因为可哈希的值很简单就可以用 in /not in 写个生成器判断,如果是不可哈希的就要去转换为可哈希的再用 in/not in 判断原地不可变类型(可哈希):数字类型:int, float, decimal.Decimal, fractions.Fraction, complex字符串类型:str, bytestuplefrozenset布尔类型:True,
转载 2024-07-24 04:46:44
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读写文件时应注意的问题包括:1.字符编码2.操作完成即时关闭文件描述符3.代码兼容性几种方法:python" id="highlighter_859097">结果:前:后(无序):后(有序):总结这段下程序涉及文件读写操作以及链表list的操作,文章开头提到的几个问题,由于并没有使用中文,所以不关心编码,但这里还是要提一提:上面这段代码如果在python2中运行会报错报错是因为程
1 SimHash算法去除长文本数据google算法1.1 SimHash算法传统Hash算法本质上是将原始内容均匀随机地映射为一个签名值。即便两个原始内容只相差一个字节,所产生的签名差别也很大。 SimHash算法主要思想是降维,将高维的特征向量转化为f位的指纹(fingerprint),通过算出两个指纹的海明距离(Hamming Distance)来确定两篇文章的相似度,海明距离越小,相似性越
原创 精选 2024-09-28 12:08:14
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shell文本
原创 11月前
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一、词频----TF• 假设:如果一个词很重要,应该会在文章中多次出现• 词频——TF(Term Frequency):一个词在文章中出现的次数• 也不是绝对的!出现次数最多的是“的”“是”“在”,这类最常用的词,叫做停用词(stop words)• 停用词对结果毫无帮助,必须过滤掉的词• 过滤掉停用词后就一定能接近问题么?• 进一步调整假设:如果某个词比较少见,但是它在这篇文章中多次出现,那么它
数据库有很多方法,下面列出目前理解与使用的方法 第一种通过group by分组,然后将分组后的数据写入临时表然后再写入另外的表,对于没有出现再group by后面的field可以用函数max,min提取,效率较高--适合情况:这种情况适合重复率非常高的情况,一般来说重复率超过5成则可以考虑用这个方法--优点:对于重复率高的数据集的,十分推荐用这种方法--缺点:uuid不能用max
# Python高效文本的方法 在处理文本数据时,经常需要进行操作以确保数据的唯一性。Python提供了多种方法来实现文本,但在大规模文本数据的情况下,效率就显得尤为重要。本文将介绍一种高效的文本方法,并通过代码示例进行演示。 ## 文本方法 文本的基本思路是利用集合(set)数据结构的唯一性特性,将文本数据存储在集合中,重复的文本将会被自动。而为了提高效率,
原创 2024-03-07 05:56:53
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文本:   每行在promotion后面包含一些数字,如果这些数字是相同的,则认为是相同的行,对于相同的行,只保留一行。思路:   根据字典和字符串切割。   建立一个空字典。   读入文本,并对每行切割前半部分,在读入文本的过程中循环在这个字典中查找,如果没找到,则写入该行到字典。否则,则表示该行已经被写入过字典了(
原创 2016-10-19 01:01:50
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不改变顺序情况下去测试数据 awk ' !x[$0]++' test_file该表顺序的情况下去方法一sort -u test_file方法二sort test_file |uniq 参考:https://blog.csdn.net/zheng0518/article/details/51744795...
原创 2022-07-12 11:37:13
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文章目录列表字典 列表重在Python中,可以使用多种方法对列表进行,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
1、txt文件(和Python代码在同一目录):   D:\Python_Project\test\ori.txt,内容如下所示:   D:\Python_Project\test\gen.txt,内容为空:   2、代码test3.py: # -*- coding: utf-8 -*- num = 0 oriTxt = "ori.txt" # 包含重复字段的文本 genTxt = "ge
原创 2021-08-15 16:39:48
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# Pythontxt文本文件 ## 1. 这是一篇开发者教程,教你如何使用Pythontxt文本文件。 ### 1.1 整体流程 首先,我们来看一下整件事情的流程,如下所示: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1 | 读取txt文件 | | 2 | 去除重复行 | | 3 | 写入新的txt文件 | ### 1.2 具体步骤 现在,让我们一步一步地来
原创 2023-08-20 08:30:07
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(1)、数据简介1、数据: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:直接筛选掉重复的url数据库: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?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,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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