stream.groupby 去重

时间: 2023-08-23 09:04:22 浏览: 49
你可以使用 `stream.groupby` 来对数据流进行分组,并且可以使用 `drop_duplicates` 方法来去除重复项。下面是一个示例代码: ```python import pandas as pd # 创建一个示例数据流 data = [ {'Category': 'A', 'Value': 1}, {'Category': 'B', 'Value': 2}, {'Category': 'A', 'Value': 3}, {'Category': 'B', 'Value': 2}, {'Category': 'C', 'Value': 4} ] # 将数据流转换为 DataFrame df = pd.DataFrame(data) # 使用 groupby 分组,并去除重复项 df_unique = df.groupby('Category').apply(lambda x: x.drop_duplicates()).reset_index(drop=True) # 打印去重后的结果 print(df_unique) ``` 这段代码会将数据流按照 'Category' 列进行分组,然后在每个组内使用 `drop_duplicates` 方法去除重复项。最后,将结果转换为 DataFrame 并打印出来。
相关问题

list.stream.filter去重

list.stream.filter去重是Java 8中Stream API提供的一种操作,可以对一个List进行去重操作。具体实现方式是通过Stream API中的distinct()方法,该方法会返回一个去重后的Stream。使用filter()方法可以对Stream中的元素进行过滤,只保留符合条件的元素。因此,list.stream.filter去重的实现方式是先将List转换为Stream,然后使用distinct()方法进行去重,最后使用filter()方法对去重后的Stream进行过滤。

.stream怎么去重

Java 8 中的 Stream 提供了多种去重方式,包括使用 distinct() 方法、collectingAndThen() 和 toCollection() 方法以及 filter() 方法。其中,distinct() 方法是最简单的一种方式,它可以去除 Stream 中重复的元素。collectingAndThen() 和 toCollection() 方法可以将 Stream 中的元素收集到一个集合中,并去除其中的重复元素。filter() 方法可以根据指定条件过滤掉 Stream 中的重复元素。 下面是具体的实现方法: 1. 使用 distinct() 方法 ```java List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 2, 4, 3, 5); List<Integer> distinctList = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList()); System.out.println(distinctList); // [1, 2, 3, 4, 5] ``` 2. 使用 collectingAndThen() 和 toCollection() 方法 ```java List<User> userList = Arrays.asList(new User("Tom"), new User("Jerry"), new User("Tom")); List<User> distinctUserList = userList.stream().collect( Collectors.collectingAndThen( Collectors.toCollection(() -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(User::getName))), ArrayList::new ) ); System.out.println(distinctUserList); // [User{name='Jerry'}, User{name='Tom'}] ``` 3. 使用 filter() 方法 ```java List<User> userList = Arrays.asList(new User("Tom"), new User("Jerry"), new User("Tom")); List<User> distinctUserList = userList.stream().filter( distinctByKey(User::getName) ).collect(Collectors.toList()); System.out.println(distinctUserList); // [User{name='Tom'}, User{name='Jerry'}] public static <T> Predicate<T> distinctByKey(Function<? super T, Object> keyExtractor) { Map<Object, Boolean> seen = new ConcurrentHashMap<>(); return t -> seen.putIfAbsent(keyExtractor.apply(t), Boolean.TRUE) == null; } ```

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