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python去重新上映_python去重的方法(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

python去重

𐟓Š 自动从多个工作簿中提取数据的方法昨天我尝试了多种方法，从使用VBA在Excel中打开CSV文件进行数据提取，到使用Python处理数据，再到利用Power Query合并多个工作簿。最终，我发现Power Query是一个非常高效的方法。首先，我将所有364个CSV文件通过Power Query合并到一个工作簿中，这个过程虽然有点卡，但最终成功地将所有数据加载到工作表中。然后，我使用了unique函数去重，结合filter和index函数，最终通过sum函数求和，得出了所需的结果。具体步骤如下：打开Power Query，选择“合并查询”。选择“导入数据”，然后选择所有CSV文件。使用unique函数去重，确保每个文件名都是唯一的。使用filter函数过滤出需要的数据。使用index函数提取特定行的数据。最后，使用sum函数对数据进行求和。这种方法不仅高效，而且避免了手动打开每个CSV文件和手动输入数据的繁琐。希望这个小技巧能帮助到有相同需求的小伙伴们！𐟒ꀀ

Python元组与集合详解：不可变与去重 𐟌Š 元组（Tuple）与列表（List）都是Python中用于存储数据的结构，但它们之间有几个关键区别。元组一旦创建，其内容就不能被修改，而列表则允许在不影响其他元素的情况下修改数据。此外，元组不支持除查找外的其他操作，如添加、删除或修改元素。 𐟌 集合（Set）与列表类似，但它们的一个显著特点是能够自动过滤掉重复的元素。集合中的数据是无序的，因此它们不支持下标操作。对于集合的增删改查操作，虽然不能直接修改元素，但可以进行增加（add、update）、删除（remove、discard、pop）和查询（len、in、not in）等操作。总结来说，元组和集合在Python中各自扮演着独特的角色，适用于不同的数据管理需求。

Python小白30天进阶指南 𐟓… 第1-10天：基础入门变量和数据类型（int、float、str、bool）就像是不同功能的收纳盒，用来存储各种信息。比如，年龄可以用int表示，名字可以用str表示。掌握条件语句（if - elif - else）和循环（for、while），就像掌握了控制程序走向的魔法棒。比如，判断成绩是否及格，或者重复打印图案都靠它们。列表、元组、字典、集合，这些数据结构是数据的大家庭。列表像购物清单可以随意修改，元组像固定套餐不能变，字典是有对应关系的电话簿，集合能帮我们快速去重。学习资源：《Python 编程从入门到实践》：非常适合零基础小白，从基础语法到实际项目逐步讲解。菜鸟教程 Python 板块：知识点详细，有很多实例可以跟着敲代码。 𐟓… 第11-20天：进阶提升函数是代码的小助手，定义一次可多次调用。比如，计算圆面积的函数，传入半径就能得出结果，减少重复代码。类和对象开启面向对象编程的大门，把相关数据和功能封装。比如，创建学生类，包含姓名、年龄等属性和学习、考试等方法。异常处理（try - except）让程序更健壮，遇到错误不会轻易崩溃。比如，读取文件时若文件不存在，能友好提示而不是报错停止。学习资源： Python 官方文档：详细权威，深入学习函数、类等概念的好帮手。 B 站莫烦 Python 教程：视频讲解生动有趣，对理解进阶知识很有帮助。 𐟓… 第21-30天：实战演练数据分析方向，用 Pandas 处理数据，像数据筛选、清洗、分析。比如，分析销售数据找出畅销产品。机器学习方向，借助 Scikit-learn 构建简单模型，如预测房价。网络爬虫方向，用 BeautifulSoup 和 Requests 抓取网页信息，比如获取新闻标题和内容。学习资源：数据分析实战 45 讲：对用 Python 做数据分析有全面深入讲解和案例。开源项目：在 GitHub 上找 Python 相关项目，学习他人代码风格和思路，参与或自己创建项目锻炼能力。 𐟒ᠥ�𙠥𐏠tips：代码多敲多练，每天至少花 2 小时。加入学习社区（如 CSDN、掘金），和大家交流分享，遇到问题及时请教。每周末对本周知识总结复盘，整理笔记和代码。相信自己，30 天坚持下来，你会发现一个全新的编程世界在向你招手！𐟒ꀀ

𐟒𛥈学编程必备：10个基础代码练习𐟓– 让我们一起从基础开始，逐步掌握编程的精髓！以下是10个简单而实用的Python代码练习，帮助你快速入门编程。计算平均值 𐟓Š 编写一个函数，计算列表中元素的平均值。例如：`calculate_average([12, 34, 56, 78, 90])` 判断素数 𐟔 编写一个函数，判断一个数字是否为素数。例如：`is_prime(17)` 翻转字符串 𐟔„ 编写一个函数，将字符串翻转。例如：`reverse_string("He1lo, World!")` 计算阶乘 𐟔⊠ 编写一个函数，计算一个数字的阶乘。例如：`factorial(5)` 查找最大值和最小值 𐟎 编写一个函数，查找列表中的最大值和最小值。例如：`find_min_max([34, 12, 78, 45, 90])` 判断回文数 𐟔„ 编写一个函数，判断一个字符串是否为回文数。例如：`is_palindrome("leve")` 列表去重 𐟗‘️ 编写一个函数，去除列表中的重复元素。例如：`remove_duplicates([5, 2, 7, 5, 9, 2, 3])` 判断子串 𐟔 编写一个函数，判断一个字符串是否为另一个字符串的子串。例如：`is_substring("world", "Hel1o, World!")` 字符串反转 𐟔„ 编写一个函数，反转一个字符串。例如：`reverse_string("python is fun")` 字典操作 𐟓š 演示字典的添加、修改和查找操作。例如：`student = {"name": "Alice", "age": 20, "grade": "A"}`，然后添加、修改和查找字典中的值。通过这些简单的练习，你可以逐步掌握Python编程的基础知识，为进一步的学习打下坚实的基础。加油！𐟒ꀀ

小学语文听写高效方法，家长必看！ 𐟎’ 在数字化时代，传统的学习工具已经不再适用。家长拿着语文课本念着课后三表听写，不仅费时费力，还容易让家长情绪失控。而且，课后三表的生字只要求写字表会写，识字表和听写表则要求会写，这会导致重复听写，浪费时间。 𐟓š 词语表3-12册累计只有大约2200个词语，而课文课后习题、语文园地、资料袋、日积月累等文章中还有很多隐藏词语，1-12册累计有现代汉语词典第七版的词条10195个（使用python分词提取去重计算得出）。孩子并不是每个汉字会写，词语就自动会写了，听写时容易写错的都是同音字辨析和词语理解问题导致的错误。 𐟓𑠦œ‰些家长会用一些小程序来听写，但小程序本身无法提供间隔复习功能。因此，我建议使用Anki软件和杭爸制作的生字听写牌组和词语听写牌组。所有生字和词语都按照1-12册课文出现顺序编排，可以用来假期提前预习，也可以同步课内适度超前练习。 𐟔„ 听写过程中，如果孩子遇到不理解的字词，可以看字词的词典注释和例句，听写过程中完整复习字词的音、形、义和应用。 𐟓 如何听写：不要在听写前抄写，也不要临时突击复习。要在毫无准备情况下听写，标记出写错的字词，说明这些字词没有进入到长期记忆。即便是有些会的字词，也要间隔一定时间再次听写，避免漏网之鱼。合理安排听写计划。如果学前识字超前学校学习生字的进度，那就可以在假期提前听写下学期的生字，标记出来后定期听写。如果孩子识字并不超前，建议家长利用假期先把前几册的生字识字查漏补缺，然后把几册的生字听写一遍，查漏补缺，假期过个两三轮。然后同步学校进度进行该学期的生字听写。 𐟓š 通过这些方法，家长可以帮助孩子更高效地进行语文听写，提升学习效率。

Python爬虫入门，实战项目！ 𐟌 随着大数据时代的到来，网络信息量呈现出爆炸式增长。传统的搜索引擎已经难以满足我们对海量数据的需求，因此网络爬虫应运而生。这本书从爬虫的基本原理开始，通过介绍Python编程语言和Web前端基础知识，引领读者入门。接着，它详细讲解了动态爬虫的原理以及Scrapy爬虫框架，最后介绍了大规模数据下分布式爬虫的设计和PySpider爬虫框架。 𐟓š 主要特点：内容丰富：从静态网站到动态网站，从单机爬虫到分布式爬虫，本书涵盖了爬虫开发所需的基础知识和关键技能。难度逐步加深：从Python和Web前端基础开始，逐步加深难度，层层递进，帮助读者逐步掌握爬虫开发的精髓。实战项目驱动：本书共有9个爬虫项目，通过系统的实战项目，由浅及深地讲解爬虫开发所需的知识和技能。难点详解：对js加密的分析、反爬虫措施的突破、去重方案的设计、分布式爬虫的开发等进行了细致的讲解。 𐟓– 这本书不仅适合初学者，也适合有一定基础的开发者，通过系统的学习和实践，读者可以掌握爬虫开发的全过程，提升自己的编程能力和实战经验。

每日热门 GitHub Trending 开源项目推荐。 1、nezhahq/nezha 有超过 7.6k Star，使用 Go 开发，哪吒监控是一款自托管、轻量的服务器与网站监控及运维工具，支持系统状态、HTTP、TCP、Ping监测，推送警报、定时任务与Web终端。 2、Guovin/iptv-api 有超过 6.8k Star，使用 Python 开发，IPTV电视直播源更新工具，实时更新央视、卫视、地方台等多种频道，支持自定义频道，多种获取源方式，确保接口有效性，适用于多种设备。 3、keephq/keep 有超过 7.4k Star，提供全面的警报管理和AIOps解决方案，包括警报去重、丰富、过滤、关联，双向集成，工作流，与监控工具的深度集成等。 4、iBotPeaches/Apktool 有超过 20.4k Star，使用 Java 开发，Apktool是一款针对Android APK文件进行反向工程的工具，可以将资源解码至接近原始形态并在修改后重建，便于调试smali代码，支持项目化文件结构。 GitHub GitHub精选 GitHubTrending 记录我的2024 头条晒图大赛

斯坦福新库！简化字符串比在自然语言处理的应用中，字符串比较是一个常见的任务。无论是计算语言相关性、人名去重，还是生物信息学中的基因序列比较，都可以归结为字符串比较的问题。最近，斯坦福NLP推出了一个名为string2string的Python库，该库集成了各种常见的字符串比较方法。这些方法包括传统的Jaccard相似度、编辑距离和KMP算法，以及一些先进的方法，如BERTScore和BARTScore。此外，该库还提供了一些可视化的工具，方便用户使用。通过使用这个库，可以大大减少重复造轮子的工作量，提高开发效率。

Scrapy入门指南：从零开始爬取数据 𐟓š 适合初学者的Scrapy爬虫指南 𐟐 Python语言基础如果你对Python还不太熟悉，建议先花点时间学习一下Python的基础知识。Scrapy框架是基于Python开发的，所以掌握Python是学习Scrapy的前提。 𐟔砦•𐦍š义在Scrapy中，数据定义是通过Items来实现的。Items类似于数据库中的表结构，提前定义好需要抓取的数据字段。例如，一个商品的信息可能包含名称、价格、库存等字段。通过定义Items，可以明确抓取数据的结构，并进行数据验证。 𐟓 定义Item 创建一个名为item.py的文件，定义你的Item类： ```python import scrapy class ScrapyDemoItem(scrapy.Item): name = scrapy.Field() title = scrapy.Field() rating = scrapy.Field() quote = scrapy.Field() ``` 𐟒𞠦•𐦍˜储 Scrapy提供了Pipeline功能，用于处理和存储爬取的数据。Pipeline可以进行数据清洗、去重、存储等操作。例如，你可以将数据存储到MySQL、MongoDB等数据库中。 𐟓š 编写Pipeline 使用MySQL进行数据保存的示例： ```python # pipeline.py CREATE TABLE my_table ( name VARCHAR(255), title VARCHAR(255), rating INT, quote TEXT ); ``` 在settings.py中配置Pipeline： ```python ITEM_PIPELINES = { "scrapy_demo.pipelines.MysqiPipeline": 30, } ``` 𐟚€ 运行爬虫配置好之后，运行你的爬虫代码，数据就会被正确地存储到数据库中。Scrapy不仅支持MySQL，还支持MongoDB、CSV等多种存储方式，感兴趣的小伙伴可以查阅官方文档获取更多教程。 𐟔 进一步学习如果你对Scrapy还有更多疑问或需要进一步学习，可以参考官方文档和社区资源，那里有许多详细的教程和案例分享。

大数据与人工智能实习心得分享𐟓Š𐟒ኰŸŽ“ 随着科技的飞速发展，大数据与人工智能已经成为当今时代的热门话题。在这个数据驱动的时代，掌握这些技术的人才备受青睐。为了将所学理论知识与实践相结合，我选择了在一家领先的人工智能与大数据公司实习。 𐟔 实习背景与目的我的实习目的是通过实践，全面了解和掌握大数据与人工智能的核心知识和技能。包括数据预处理、机器学习模型训练与优化、大数据平台应用与开发等方面。我希望通过这次实习，不断提升自己的编程能力和解决问题的能力，为未来的职业发展做好充分准备。 𐟒𜠥𙠥†…容与过程在实习的第一天，我就被分配到了公司的数据科学团队。我的工作包括数据预处理与清洗、机器学习模型训练与优化以及大数据平台应用与开发。 𐟔砦•𐦍„处理与清洗面对庞大的数据集，我意识到数据的质量对于后续的分析和建模至关重要。因此，我利用Python中的pandas库，对数据进行了细致的处理，包括数据筛选、去重、缺失值填充以及异常值处理等。这个过程不仅让我对数据处理流程有了更深入的了解，也锻炼了我的编程能力和数据敏感度。 𐟓ˆ 机器学习模型训练与优化在这个阶段，我学习了多种分类和回归算法，并尝试将它们应用到实际问题中。我使用scikit-learn库构建和训练模型，通过交叉验证和网格搜索等方法，不断调整模型的参数，以达到最优的预测效果。这个过程充满了挑战，但每当我看到模型在测试集上取得更好的预测结果时，我都感到无比的兴奋和满足。 𐟏�䧦•𐦍𓥏𐥺”用与开发在这里，我学习了Hadoop和Spark等大数据处理框架，并了解了它们的工作原理和应用场景。我参与了数据仓库的建设和ETL流程的设计与实施，学会了如何使用这些框架对海量数据进行高效处理和分析。这个过程让我对大数据有了更深刻的认识，也让我意识到了大数据技术在现代社会中的重要性。 𐟤 团队协作与沟通除了技术层面的学习与实践，我还注重与团队成员的沟通和协作。在实习期间，我积极参与团队讨论和会议，与团队成员共同解决问题。我们互相学习、互相帮助，共同完成了多个项目任务。在这个过程中，我不仅学会了如何与不同背景的人进行有效沟通，还学会了如何在团队中发挥自己的作用并推动项目的进展。 𐟎‰ 实习收获与体会经过这次深入的人工智能与大数据实习，我获得了丰富的知识和宝贵的经验。首先，在技术上，我收获了扎实的人工智能与大数据处理能力。通过亲手参与数据预处理、模型训练与优化以及大数据平台应用与开发等实际工作，我深入了解了这些技术的核心原理和应用方法。其次，在实践能力上，我得到了极大的锻炼。通过不断尝试、调整和优化，我逐渐找到了解决问题的方法，并成功完成了任务。此外，我还收获了团队协作能力。在实习期间，我与团队成员紧密合作，共同完成了多个项目任务。我们通过定期的项目会议和代码审查，及时发现问题并进行改进。这些团队协作能力将对我未来的职业发展产生积极的影响。 𐟌Ÿ 总结与展望总的来说，这次实习让我收获颇丰。我不仅掌握了人工智能与大数据技术的核心知识和技能，还锻炼了自己的实践能力和团队协作能力。同时，我也深刻体会到了这一领域的魅力和价值。我相信，在未来的学习和工作中，我将继续努力学习、不断进步，为人工智能与大数据领域的发展贡献自己的力量。

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