python列表中删除另外的一个列表重复的值
时间: 2023-09-04 15:11:09 浏览: 39
可以使用列表推导式和 set() 函数来实现这个功能。假设有两个列表 A 和 B,以下是一个示例代码:
```python
A = [1, 2, 3, 4, 5]
B = [3, 4, 5, 6, 7]
# 使用列表推导式和 set() 函数删除 B 中已经存在于 A 中的元素
B = [x for x in B if x not in set(A)]
print(B) # 输出 [6, 7]
```
在这个例子中,我们首先使用 set() 函数将列表 A 转换为一个集合,以便更快地执行元素查找操作。然后使用列表推导式来遍历列表 B,只保留不在 A 中的元素。最后,我们将修改后的 B 列表输出到控制台。
请注意,这种方法只删除 B 中与 A 重复的元素,而不会删除 A 中与 B 重复的元素。如果需要同时删除两个列表中的重复元素,可以按照同样的方式反向执行操作,或者将两个列表合并为一个集合,然后将结果转换回列表。
相关问题
python数据框怎么删除重复值
### 回答1:
在Python中,可以使用pandas库中的drop_duplicates()方法来删除重复值。
具体操作如下:
1. 导入pandas库
```python
import pandas as pd
```
2. 创建数据框
```python
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'a', 'c', 'd'], 'C': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']})
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B C
0 1 a A
1 1 b B
2 2 a C
3 3 c D
4 4 d E
```
3. 删除重复值
```python
df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B C
0 1 a A
1 1 b B
2 2 a C
3 3 c D
4 4 d E
```
其中,drop_duplicates()方法的参数inplace=True表示直接在原数据框中进行修改,不创建新的数据框。如果不想修改原数据框,可以不加该参数,而是将返回值赋给一个新的数据框,如:df_new = df.drop_duplicates()。
### 回答2:
在Python中,可以使用pandas库来处理数据框中的重复值。以下是一种常见的方法:
1. 首先,确保已经导入了pandas库。可以使用以下语句导入pandas库:
```python
import pandas as pd
```
2. 假设我们有一个名为df的数据框,其中包含了重复的值。我们可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来删除这些重复值。该函数的语法如下:
```python
df.drop_duplicates()
```
3. 默认情况下,drop_duplicates()函数将所有列都用于比较重复值。如果只想基于某几个列来判断重复值,则可以使用subset参数。例如,如果想基于'col1'和'col2'两列来删除重复值,可以使用以下代码:
```python
df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'])
```
4. drop_duplicates()函数默认保留第一个出现的重复值,将后续的重复值都删除。如果想保留最后出现的重复值,可以设置keep参数为'last'。例如:
```python
df.drop_duplicates(keep='last')
```
通过以上方法,可以根据需求在数据框中删除重复值。
### 回答3:
在Python中,可以使用pandas库中的DataFrame来删除数据框中的重复值。
首先,导入pandas库并创建一个示例数据框:
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 4, 4],
'B': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)
要删除数据框中的重复值,可以使用drop_duplicates()方法。默认情况下,该方法会保留第一次出现的值,并删除后续的重复值。下面是使用该方法删除重复值的示例代码:
df.drop_duplicates(inplace=True)
其中,inplace=True表示在原始数据框上进行修改,如果为False,则会返回一个新的数据框。
通过上述代码,数据框df中的重复值已被删除。
如果想要保留最后一次出现的值,并删除前面的重复值,可以设置keep参数为'last':
df.drop_duplicates(keep='last', inplace=True)
另外,还可以根据指定列来删除重复值。例如,设定按列'A'来删除重复值:
df.drop_duplicates(subset='A', inplace=True)
通过上述代码,数据框df中根据列'A'的重复值已被删除。
总而言之,通过pandas库中的drop_duplicates()方法,可以方便地删除Python数据框中的重复值。
Arcmap删除属性表中某一列的重复值
在ArcMap中删除属性表中某一列的重复值,可以使用工具箱中的工具来解决。首先,打开属性表,选中要删除重复值的列。然后,在工具箱中找到"数据管理工具",展开该工具集,选择"字段",再展开"删除字段",选择"删除重复值"工具。接下来,按照工具的要求输入参数,包括要删除重复值的表格和字段名称。运行工具后,重复值将被删除。\[1\]
另外,如果要删除多个字段的重复值,可以使用Python代码来批量处理。可以使用ArcPy库中的相关函数来实现。首先,导入ArcPy库,然后获取当前工程。接下来,使用ListFields函数获取属性表中的所有字段。然后,使用循环遍历每个字段,使用DeleteIdentical函数删除重复值。最后,保存工程并关闭。\[2\]
需要注意的是,在ArcMap中无法直接用Python代码凭空创建文本框,但可以调用现有的文本框的clone方法,生成新的文本框。因此,在工程中先添加文本框,然后使用clone方法生成新的文本框。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ArcMap批量删除属性字段](https://blog.csdn.net/LFP528136199/article/details/85099040)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [在ArcMap中批量创建文本框批量输出PDF](https://blog.csdn.net/huilingdi/article/details/127447996)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]