使用stream流来group by分组并去重

可以使用 stream 的 distinct 和 groupingBy 方法来实现。例如，假设有一个 List<String>，我们想要根据字符串长度进行分组，并保留每个组中的唯一元素，可以使用以下代码：

List<String> strings = Arrays.asList("aa", "bbb", "ccc", "d", "ee", "ff", "ggg");

Map<Integer, String> result = strings.stream()
.distinct()
.collect(Collectors.groupingBy(String::length,
Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), list -> list.get(0))));

这段代码将 List<String> 中的元素按照长度进行分组，并只保留每个组中的第一个元素。最终得到的是一个 Map<Integer, String>，其中键值对为每个分组的长度和对应的字符串。

相关问题

使用stream流来group by分组并取第一个

对于你的问题，我可以提供以下Java代码实现：

List<String> list = new ArrayList<>();
Map<String, String> map = list.stream()
        .map(s -> s.split(","))
        .collect(Collectors.toMap(arr -> arr[0], arr -> arr[1], (s1, s2) -> s1));

这段代码将List<String>中的每个字符串使用","分隔开，然后将分隔后的第一个元素作为Key，第二个元素作为Value，使用collect将它们收集到Map中，并且去重仅保留第一个Value。

stream.groupby 去重

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：

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。