答复: 如何删除列表中的重复值(不是留唯一项)

最新推荐文章于 2023-02-20 12:32:03 发布
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博客内容展示了一段代码，其功能是从数据列表中筛选出仅出现一次的元素，通过列表推导式实现，体现了在数据处理中筛选特定元素的操作。
[k for k in data if data .count(k) ==1];
如何删除列表中的重复值(不是留唯一项)
xxiyj的专栏
12-02 438
:D 原数据: [code="python"] data = [1, 2, 3, 2, 3, 'a', 'b', 'b', 'c'] [/code] 处理后正确数据: [code="python"] data = [1, 'a', 'c'] [/code] 想了很久, 思路: 1,先set , 2,把set之后的列表与原列表进行比较 3,最后原remove掉相同的...
python删除列表中的重复值_如何从 Python 列表中删除重复项
weixin_39631263的博客
11-21 199
例子解释创建一个以 List 作为参数的函数。创建函数def my_function(x):return list(dict.fromkeys(x))mylist = my_function(["a", "b", "a", "c", "c"])print(mylist)使用此 List 项作为键创建字典。创建字典def my_function(x):return list( dict.fromke...
Excel快速删除重复值注意不保留唯一值的操作！
ffcell2016的博客
06-21 5725
今天我和大家分享的是：Excel快速删除重复值注意不保留唯一值的操作，详见下面的动图演示。 那小明呢是某某公司的活动推广部的一个核销人员，也就是说核销终端推行活动推广中所进行的发票费用的报销信息。那我们看下面是终端开展活动所用到的产品信息，小明呢遇到了一个问题，就是说同一个产品存在着重复报销，重复核销的情况，如何查找出来并剔除出去呢？（方方格子插件。）​1.打开工作表，我们看到了活动推广的产品信息，此时我们筛选出电视这一个产品的信息呢。我们就会发现电视的产品编号都是一样的。这说明在不同的时间终端用同一个产品
Excel删除重复项，不保留重复项数据
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感谢关注-最近在编写开源的自动化测试框架还没整理完
05-31 1万+
B1输入 =IF(COUNTIF($A$1:A1,A1)=1,A1,"") 向下填充,重复记录全部变成了空格 然后通过筛选把空白去掉就只保留了唯一数据
excel删除重复数据保留一条_Excel如何删除重复项、保留唯一值？
weixin_39587407的博客
11-30 8455
进入公众号“办公技巧”菜单查看文章目录最近一个月有事没有更新，这期间有两位朋友在公众号中都问了这个问题：如何删除重复项、保留唯一值？今天我们就举例来说明一下。举例，下图是《三国武将榜》，其中标黄处为重复数据，即“2赵云”和“3典韦”各有两条数据，我们想删除重复数据使其只保留一条，变为右边没有重复值的数据。一般我们用【删除重复项】或【高级筛选】功能实现。一、删除重复项选中A1:B15区域，...
QNX系列：二、进程间消息传递
擦擦擦大侠的博客
07-26 3861
这里对QNX中IPC内容进行整理，内容翻译自QNX编译器的官方说明文档。 这一部分是QNX的核心。 第三章 讯息传递 本章内容包括： 消息基础 消息传递和客户端/服务器 网络分布式消息传递 对你意味着什么 多线程 使用消息传递 脉搏 通过网络传递消息 优先继承 消息基础 在本章中，我们将探讨Neutrino的最鲜明特征，即 消息传递。消息传递是操作系统微内核体系结构的核心，为操作系统提供了模块化功能。 小内核和消息传递 Neutrino的主要优点之一是可扩展。“可伸缩”是指它可以针对具有严格内存限制的微
【BCT】 关于BCT的SUBSEQUENT CONFLICTS后续冲突报错解决
天天的博客
02-20 654
头痛呀头疼，解决完一个BUG又出来一个。
数字人民币的基础：共识与信任
CECBC的博客
07-19 1481
货币的基础是共识和信任，二者不由货币的载体决定，背后的制度安排和基础设施更重要。数字货币们关注的是技术如何解决了点对点支付，即技术本身的特点和优势，并没有顾及货币的各类功能以及相关的制度安排和基础设施建设。 事实上，数字货币要真正、充分发挥货币功能，除了科技技术，还需要金融技术的加持。 货币与数字货币 01 货币的基础：共识与信任 货币是一个共识现象。共识，是人们共同的认可，当然包含着信任，货币尤其如此。 共识和信任所从何来？ 最初应该是民间自然形成的，并且这样自然形成的共识与信任，在人类历史上一直没有中
写在21年初的后端社招面试经历(两年经验): 蚂蚁 头条 PingCAP
m0_67698950的博客
03-18 916
去年（20年）年底想出来看看机会，最后很幸运地拿到了 PingCAP，今日头条的 offer 以及蚂蚁金服的口头 offer。想着可以总结一下经验，分享一下自己这一段"骑驴找马"过的心路历程。当然，一家之言，难免粗浅，如有不妥，敬请指正。 准备过程 我自己是本科毕业后再老东家干了两年多，老东家算是一家"小公司"(毕竟这年头没有 BAT 或 TMD 的 title 都不好意思报出身)，毕业这两年多我也没有在大厂待过，因此找坑的时候是非常非常虚的。迫于心慌，我好好思考了一阵来给自己打气，当时真正找...
深入理解iputils网络工具-第2篇 ping：通路检测程序
李希的博客
08-14 1万+
2.1       引言    “ping”这个名字源于声纳定位操作。Ping程序由Mike Muuss编写，目的是为了测试另一台主机是否可达。该程序发送一份ICMP回显请求报文给主机，并等待返回ICMP回显应答。 2.2       ping程序的使用     敲入命令： lixi@lixi-desktop:~$ ping -V ping utility, iputils-sss2007
删除列表中重复元素的几种方法
weixin_44696918的博客
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版本一: 直接遍历列表删除 l1 = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 6, 6, 5, 5, 2, 2] for el in l1: if l1.count(el) > 1: l1.remove(el) print(l1) 结果： [1, 3, 3, 6, 5, 2, 2] 会漏删,因为删除一个元素后,后面的元素向前补位,导致紧跟的一个元素被跳过...
查询和删除数据库表中有重复的数据，只保留唯一条记录的方法
dangbochang的专栏
07-27 1660
假设表结构为 CREATE TABLE tab_relation(num int, mb_id1 int , mb_id2 int, relation int, primary key(num)) ，mb_id1, mb_id2, relation3个字段表示两个用户的一种关系。 num为自增字段，具有唯一性   如果mb_id1, mb_id2, relation3有重复记录的情况， 1
列表去重，将列表中重复的元素去除掉
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这个可以直接用set函数def quchong(list1): list1=set(list1); print(list1); list1 = [1, 2, 1, 3, 2]; quchong(list1);也可以用普通方法def quchong(list1): list2=[]; for i in list1: if i not in list2: ...
python 删除列表缺失值、删除重复行并不保留唯一值
10-29 9991
import pandas as pd import re f1=pd.read_excel('01.xlsx') f1.dropna() #去除含有缺失值的一行 f1.drop_duplicates(subset=['A'],keep=False) del f1['B'] #删除某一列 ...
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）
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五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法，并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成，重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响，包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律，从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性，帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。; 适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化；②分析车速与路面摩擦系数对换道性能（如时间、距离、横向加速度）的影响；③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数（如车速、附着系数），观察仿真结果变化，深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限，同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。
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中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1)
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论，将非线性系统动态近似为高维线性系统，进而利用递归神经网络（RNN）建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群：具备自动控制、机器学习或信号处理背景，熟悉Matlab编程，从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模；②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能；③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器（MPC）的集成方式，鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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