一、判断是否有重复值 if (count($arr) !...= count(array_unique($arr))) { echo '该数组有重复值'; } 二、获取重复的值（一维数组的值完全相等是重复；如果是二维数组，二维数组中的值必须完全相同才是重复） function...getRepeat($arr) { // 获取去掉重复数据的数组 $unique_arr = array_unique ( $arr ); // 获取重复数据的数组 $repeat_arr...= array_diff_assoc ( $arr, $unique_arr ); return $repeat_arr; } 三、二维数组局部键对应值数据判断是否重复 /* 作用：根据二维数组中的部分键值判断二维数组中是否有重复值...参数： $arr —— 目标数组 $keys —— 要进行判断的键值组合的数组 返回：重复的值 扩展：判断的键值 */ function getRepeat
可以用来测试需要唯一凭据号码的,是否有重复值,不过一般直接使用uuid了,简单粗暴就解决问题,这个就简单的测试生成的数据是否有重复值吧 <?...return $rand_number; } //循环指定次数 for ($i=0; $i<100; $i++) { $prize[$i] = build_rand_no(); } //打印数组...var_dump($prize); //检测是否有重复值 if (count($prize) !...= count(array_unique($prize))) { echo '该数组有重复值'; } //返回重复值 function fetchArray($array) { //
， 10 1月 2021 作者 847954981@qq.com 我的编程之路, 算法学习 数组中某值是否重复问题 public static ArrayList repeat(int...for (int i = 0; i < array.length; i++) { int value = array[i]; // 如果当前位置已经为1，则表示重复...，可以先定义另一个数组exist 该数组的长度为原数组中数的范围。...创建一个数组result储存重复值 遍历一遍原数组，每遍历到一个数就把其exist对应位置（如遍历到10则exist的第10个位置）的书变为1。...如果再次遍历到相同的数，判断到exist对应位置为1则代表有重复数并输出进result数组 此方法可以用于string 在一个string中 利用string.charAt(int)来获取每个位置的字符
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{ $arr_inner_key[]= $k; //先把二维数组中的内层数组的键值记录在在一维数组中 } foreach ($arr as $k => $...$temp[$k] =$v; //保留原来的键值 $temp[]即为不保留原来键值 } $temp =array_unique($temp); //去重：去掉重复的字符串...Array( [0] => james [1] => 30 ) $arr_after[$k]= array_combine($arr_inner_key,$a); //将原来的键与值重新合并...Array( [0] => james [1] => 30 ) $arr_after[$k]= array_combine($arr_inner_key,$a); //将原来的键与值重新合并...return $arr_after; } $arr_new = more_array_unique($arr); //调用去重函数 printf("去除重复元素后的数组
col1 col2 0 a 3 1 b 2 2 a 3 3 c 2 #判断数据 isDuplicated=df.duplicated() #判断重复数据记录...print(isDuplicated) 0 False 1 False 2 True 3 False dtype: bool #删除重复的数据 print(df.drop_duplicates...(['col1'])) #删除col1列值相同的记录，index为2的记录行被删除 col1 col2 0 a 3 1 b 2 3 c 2 print(...df.drop_duplicates(['col2'])) #删除col2列值相同的记录，index为2和3的记录行被删除 col1 col2 0 a 3 1 b 2...print(df.drop_duplicates(['col1','col2'])) #删除指定列（col1和col2）值相同的记录，index为2的记录行被删除 col1 col2 0
1、重复值处理 把数据结构中，行相同的数据只保留一行。...函数语法： drop_duplicates() 删除重复值newdf=df.drop_duplicates() from pandas import read_csv df = read_csv('D...://PDA//4.3//data.csv') df #找出行重复的位置 dIndex = df.duplicated() #根据某些列，找出重复的位置 dIndex = df.duplicated...('id') dIndex = df.duplicated(['id', 'key']) #根据返回值，把重复数据提取出来 df[dIndex] #直接删除重复值 #默认根据所有的列，进行删除 newDF...= df.drop_duplicates() #当然也可以指定某一列，进行重复值处理 newDF = df.drop_duplicates('id') 2、缺失值处理 dropna函数作用：去除数据结构中值为空的数据
php去掉数组重复值可以使用array_unique $array1=array("a"=>"red","b"=>"green","c"=>"red"); $unique_array=array_unique...($array1); print_r($unique_array); 其中array1是个数组,我们直接在array_unique中传入数组即可。...我们重新用一个数组接收之后，输出发现重复值去掉了。
JAVA中List对象去除重复值，大致分为两种情况，一种是List、List这类，直接根据List中的值进行去重，另一种是List这种，List中存的是javabean对象，需要根据List中对象的某个值或某几个值进行比较去重...方法如下： 一、List、List对象去重复值。 这种情况的话，处理起来比较简单，通过JDK1.8新特性stream的distinct方法，可以直接处理。...Arrays.asList(1, 2, 3, 1, new Integer(2)); list2.stream().distinct().forEach(System.out::println); 二、List对象去重复值
Python3 初学实践案例（13）构建不重复特殊数组 前言 今天遇到一个问题，很难用一句话描述。所以，我用一段文字来描述这个问题。...数组的每一段为两个随机数字，加上 - 构成。 这两个数字不能重复，比如： 9-9 这样的就不行。 数组内不能重复的出现如 ['1-2', '1-2'] 这样的重复字符串。.../usr/bin/env python3 # -*- coding: UTF-8 -*- import random # 创建一个随机数组 def genList (x): # 根据 x 值，...生成 x*2 的随机字符串，放进 res 这个数组 for i in range(1,x*2): # 从 dic 字典里随机取两个不重复的数字 # 排序，然后用...数组排序 sorted() 数字或者字符串都能排序 数组去重 list(set(arr)) 原理非常简单，set 里面是不能有重复内容的。所以先转成 set 再转成 list 即可实现去重。
大家好，今天我们来讲一下，如何使用javascript判断一个数组之中，是否有相同重复的元素。...数组也是一样，要判断一个数组中是否有重复的元素， 最简单，最直观的方法， 就是把数组复制一份，然后用复制的数组中的每一项，和原数组逐个比较一遍， 如何有任一个相同，就返回true，否则就返回false。...方法，将变量b中的arr[i]的内容，替换为""， 运行起来是这样的： for循环从0开始，当i=0的时候， arr数组的第0个值，上面代码中arr[0]的值是：1， 就是把1，替换为""， 而这个replace...[0]个值，arr[0]的值是1， 因为数组并没有被修改，它只用来被比较的。...arr[1]的值是3， 就等于是 '1,"",4,5,2'.indexOf(3)，当然返回还是-1，没找到， 以此类推一直到arr数组的最后一个 就这样整个数组的循环一遍， 其中任何一个 >-1，就是有重复
1、R中重复值的处理 unique函数作用：把数据结构中，行相同的数据去除。...#导入CSV数据 data <- read.csv('1.csv', fileEncoding = "UTF-8", stringsAsFactors = FALSE); #对重复数据去重 new_data...<- unique(data) 重复值处理函数：unique，用于清洗数据中的重复值。...2、R中缺失值的处理 缺失值的产生 ①有些信息暂时无法获取 ②有些信息被遗漏或者错误处理了 缺失值的处理方式 ①数据补齐（例如用平均值填充） ②删除对应缺失值（如果数据量少的时候慎用） ③不处理 na.omit...缺失数据清洗 #读取数据 data <- read.csv('1.csv', fileEncoding = "UTF-8"); #清洗空数据 new_data <- na.omit(data) 3、R中空格值的处理
题目描述： 在一个长度为 n 的数组里的所有数字都在 0 到 n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的，也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。...因此不能使用排序的方法，也不能使用额外的标记数组。 对于这种数组元素在 [0, n-1] 范围内的问题，可以将值为 i 的元素调整到第 i 个位置上进行求解。...在调整过程中，如果第 i 位置上已经有一个值为 i 的元素，就可以知道 i 值重复。...以 (2, 3, 1, 0, 2, 5) 为例，遍历到位置 4 时，该位置上的数为 2，但是第 2 个位置上已经有一个 2 的值了，因此可以知道 2 重复： public int duplicate(
题目描述 在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。 数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的。也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。...例如，如果输入长度为7的数组{2,3,1,0,2,5,3}，那么对应的输出是第一个重复的数字2。 解题思路 最简单的就是用一个数组或者哈希表来存储已经遍历过的数字，但是这样需要开辟额外的空间。...如果题目要求不能开辟额外的空间，那我们可以用如下的方法： 因为数组中的数字都在0~n-1的范围内，所以，如果数组中没有重复的数，那当数组排序后，数字i将出现在下标为i的位置。...现在我们重排这个数组，从头到尾扫描每个数字，当扫描到下标为i的数字时，首先比较这个数字(记为m)是不是等于i。...接下来再继续循环，直到最后还没找到认为没找到重复元素，返回false。
问题描述： 给两个整数数组 A 和 B ，返回两个数组中公共的、长度最长的子数组的长度。...示例 1: 输入: A: [1,2,3,2,1] B: [3,2,1,4,7] 输出: 3 解释: 长度最长的公共子数组是 [3, 2, 1]。...解决方案： 模板题直接上dp，dp[i] [j] 为A数组以 i 结尾，B数组以 j 结尾的最长公共子串长度。 ...baseline： 我们发现当前位置的值依赖于其上边的值和其左边的值，因此初始化时只需填完第一行和第一列的值即可。
之前有写过 找出数组中只出现一次的数，今天再来看下怎么找出数组中重复出现的数。 有一个长度为 n 的数组，所有的数字都在 0~n-1 的范围，现在要求找出数组中任意一个重复的数字。...思路一： 先给数组排序，然后再遍历一遍有序数组，依次比较相邻元素，就很容易能找出数组中重复的值。使用快排排序的话时间复杂度为 O(nlogn) 。...思路三： 认真审题，你会发现有一些特点，长度为 n 的数组，且元素的大小范围为 0~n-1，如果没有重复的数字的话，那么数组排序后数字 i 就是下标 i 所在的位置了，即 arr[i] == i。...#arr数组中没有重复元素的情况 #数组长度为7，元素范围为0-6 arr = [0,1,2,3,4,5,6] arr[0] == 0 arr[1] == 1 arr[2] == 2 我们通过一个具体的例子来捋一捋思路...= i: if (arr[i] == arr[arr[i]]):#找到重复的值 return arr[arr[i]] else
摘要 在进行数据分析时，我们经常需要对DataFrame去重，但有时候也会需要只保留重复值。 这里就简单的介绍一下对于DataFrame去重和取重复值的操作。...创建DataFrame 这里首先创建一个包含一行重复值的DataFrame。 ?...2.DataFrame去重，可以选择是否保留重复值，默认是保留重复值，想要不保留重复值的话直接设置参数keep为False即可。 ? 3.取DataFrame重复值。...这样就把重复值取出来了。 ?...到此这篇关于Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复值，取重复值)的文章就介绍到这了,更多相关DataFrame使用drop_duplicates去重内容请搜索
在出现的选项中选择重复值。 在弹出的窗口选择重复或者唯一，设置填充文本。 来看下完整操作：
}else{ mapnew2.put(k,v); } }); System.out.println("不重复的值...："+mapnew); System.out.println("重复的值："+mapnew2);
重复值处理 数据清洗一般先从重复值和缺失值开始处理 重复值一般采取删除法来处理 但有些重复值不能删除，例如订单明细数据或交易明细数据等 import pandas as pd import numpy...non-null float64 dtypes: float64(4), object(18) memory usage: 1.3+ MB any(df.duplicated()) True # 显示重复数据...# df[df.duplicated()] # 统计重复数据 np.sum(df.duplicated()) 1221 # 删除重复值 df.drop_duplicates(inplace=True...Seller_Status', 'Vehicle_Tile', 'Auction', 'Buy_Now', 'Bid_Count'], dtype='object') # 根据指定变量判断重复值...df.drop_duplicates(subset=['Condition', 'Condition_Desc', 'Price', 'Location'], inplace=True) # 重复已经被删除
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