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df.drop_duplicates('item_name')
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方法一:
df.drop_duplicates('item_name').count()
方法二:
df['item_name'].nunique()
结果:50
附:nunique()和unique()的区别:
unique()是以 数组形式(numpy.ndarray)返回列的所有唯一值(特征的所有唯一值)
nunique()即返回的是唯一值的个数
比如:df['item_name'].unique()
要求:将下表中经验列将按周统计的转换为经验不限,保留学历
df1['经验'] = df1['经验'].apply(lambda x: '经验不限'+ x[-2:] if '周' in x else x)
#解释:将‘5天/周6个月’变成‘经验不限’,然后保留学历‘本科’
方法二:定义函数
def dataInterval(ss):
if '周' in ss:
return '经验不限'+ ss[-2:]
return ss
df1['经验'] = df1['经验'].apply(dataInterval)
Python count()方法用于统计字符串里某个字符或子字符串出现的次数,可选参数为在字符串搜索的开始与结束位置。
语法
count()方法语法:
str.count(sub, start= 0,end=len(string))
参数
sub -- 搜索的子字符串
start -- 字符串开始搜索的位置,默认为第一个字符,第一个字符索引值为0
end -- 字符串中结束搜索的位置,字符中第一个字符的索引为0,默认为字符串的最后一个位置。
返回值
该方法返回子字符串在字符串中出现的次数。
以下代码的功能是 统计列表中重复项的出现次数
这里面就用到了 count() 函数
mylist = ['apple', 'banana', 'grape', 'banana', 'apple', 'grape', 'grape']
myset = set(mylist)
for item in myset:
print("the %s has been found %d times" % (item, mylist.count(item)))
函数COUNT在计数时,将把数值型的数字计算进去;但是错误值、空值、逻辑值、日期、文字则被忽略。
如果参数是一个数组或引用,那么只统计数组或引用中的数字;数组中或引用的空单元格、逻辑值、文字或错误值都将忽略。如果要统计逻辑值、文字或错误值,请使用函数COUNTA(COUNTIF按EXCEL的说明也行,但常出毛病)。
排序过程
假设输入的线性表L的长度为n,L=L1,L2,..,Ln;线性表的元素属于有限偏序集S,|S|=k且k=O(n),S={S1,S2,..Sk};则计数排序可以描述如下:
1、扫描整个集合S,对每一个Si∈S,找到在线性表L中小于等于Si的元素的个数T(Si);
2、扫描整个线性表L,对L中的每一个元素Li,将Li放在输出线性表的第T(Li)个位置上,并将T(Li)减1。
以上内容参考:百度百科-计数排序