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我有一个像这样的 dataframe
:
df3 = pd.DataFrame({'ID': ['Stay home, T5006, T5006, Stay home', 'Go for walk, T5007, T5007, Go for walk'],
'Name': ['Stay home, Go for walk, Stay home', 'Go outside, Go outside, Go outside']
})
ID Name
0 Stay home, T5006, T5006, Stay home Stay home, Go for walk, Stay home
1 Go for walk, T5007, T5007, Go for walk Go outside, Go outside, Go outside
我想从 ID
列中删除重复项。预期结果:
ID Name
0 Stay home,T5006 Stay home, Go for walk, Stay home
1 Go for walk,T5007 Go outside, Go outside, Go outside
有什么想法吗?
最佳答案
使用 dict.fromkey
技巧删除拆分值的重复项,然后在 lambda 函数中通过 ,
加入:
df3['ID'] = df3['ID'].apply(lambda x: ', '.join(dict.fromkeys(x.split(', '))))
或者使用列表理解:
df3['ID'] = [', '.join(dict.fromkeys(x.split(', '))) for x in df3['ID']]
print (df3)
ID Name
0 Stay home, T5006 Stay home, Go for walk, Stay home
1 Go for walk, T5007 Go outside, Go outside, Go outside
如果可能的顺序不重要,请使用set
:
df3['ID'] = df3['ID'].apply(lambda x: ', '.join(set(x.split(', '))))
df3['ID'] = [', '.join(set(x.split(', '))) for x in df3['ID']]
print (df3)
ID Name
0 Stay home, T5006 Stay home, Go for walk, Stay home
1 T5007, Go for walk Go outside, Go outside, Go outside
关于python - 从列中删除重复的单词,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/73945687/
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