jupyter 中是否有删除行中重复值的函数？
Is there any function to remove duplicate values in rows in jupyter?
我有一个 csv 文件。我需要删除 street_name 下的重复值。例如：我有多个 hwy-1w！
我使用了这个查询：joinedResult.groupby('roadId')['street_name'].apply(', '.join).reset_index().to_csv(f'./2{areaId}.csv', index = False)
如果您希望每行唯一， 可能会有所帮助。如果您想将数据保留在行中而不关心后面行中字符串的顺序，也许这会有所帮助：
df['street_name'] = df['street_name'].apply(lambda x: ', '.join(set(x.split(', '))
转换为集始终是删除重复项的好方法。
如果需要保持顺序，可以使用计数器。不过，它会比使用集合慢：
from collections import Counter
df['street_name'] = df['street_name'].apply(lambda x: ', '.join(Counter(x.split(', ')).keys()))
我有一个 csv 文件。我需要删除 street_name 下的重复值。例如：我有多个 hwy-1w！
我使用了这个查询：joinedResult.groupby('roadId')['street_name'].apply(', '.join).reset_index().to_csv(f'./2{areaId}.csv', index = False)
如果您希望每行唯一，
df['street_name'] = df['street_name'].apply(lambda x: ', '.join(set(x.split(', '))
转换为集始终是删除重复项的好方法。
如果需要保持顺序，可以使用计数器。不过，它会比使用集合慢：
from collections import Counter
df['street_name'] = df['street_name'].apply(lambda x: ', '.join(Counter(x.split(', ')).keys()))