numpy 删除数组中重复的第一个值...Pandas、Pandas、数组

new9mtju 于 2022-11-10 发布在其他

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所以我确实有这个NumPy数组结果(最终)，我想减少它，我的意思是，如果值重复，那么我想删除第一个值，并保持第二个、第三个值重复，依此类推……

import hmac
import hashlib
import time
from argparse import _MutuallyExclusiveGroup
from tkinter import *
import pandas as pd
import base64
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

key="800070FF00FF08012"
key=bytes(key,'utf-8')
collision=[]
for x in range(1,1000001):
    msg=bytes(f'{x}','utf-8')
    digest = hmac.new(key, msg,"sha256").digest()
    code = base64.b64encode(digest).decode('utf-8')
    code=code[:6]
    key=key.replace(key,digest)
    collision.append(code)

df=pd.DataFrame(collision)
df=df[df.duplicated(keep=False)]
df_index=df.index.to_numpy()
df=df.values.flatten()
final=np.stack((df_index,df),axis=1)

Results of the variable "final":

I HAVE:
[[14093 'JRp1kX']
 [43985 'KGlW7X']
 [59212 'pU97Tr']
 [90668 'ecTjTB']
 [140615 'JRp1kX']
 [218480 '25gtjT']
 [344174 'dtXg6E']
 [380467 'DdHQ3M']
 [395699 'vnFw/c']
 [503504 'dtXg6E']
 [531073 'KGlW7X']
 [633091 'ecTjTB']
 [671091 'vnFw/c']
 [672111 '25gtjT']
 [785568 'pU97Tr']
 [991540 'DdHQ3M']
 [991548 'JRp1kX']]

And I WANT TO HAVE:
 [[140615 'JRp1kX']
 [503504 'dtXg6E']
 [531073 'KGlW7X']
 [633091 'ecTjTB']
 [671091 'vnFw/c']
 [672111 '25gtjT']
 [785568 'pU97Tr']
 [991540 'DdHQ3M']
 [991548 'JRp1kX']]

消除数组中重复的第一个值。有没有人有对我的案子有用的代码？
更简单地说，如果你有这个列表[1，2，3，4，5，1，3，5，5]，我希望有[2，4，1，3，5，5]

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/74374855/remove-first-values-repeated-in-an-array-python-numpy-pandas-arrays

4条答案

按热度按时间

nzk0hqpo1#

df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5, 1, 3, 5, 5])

# keep the unique rows

unique_mask = ~df.duplicated(keep=False)

# keep the repeated rows (skipping the first for each non-unique)

repeated_mask = df.duplicated()

df.loc[unique_mask | repeated_mask]

   0
1  2
3  4
5  1
6  3
7  5
8  5

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nbysray52#

final是一个数值数组，因此您可以在第二列上使用np.unique来获取第一次出现的索引和出现的次数，以避免删除单个值

_, idx, counts = np.unique(final[:, 1], return_index=True, return_counts=True)
idx = idx[counts > 1]
final = np.delete(final, idx, axis=0)

这将适用于ndarray，对于您的第二个一维阵列示例，请使用

_, idx, counts = np.unique(final, return_index=True, return_counts=True)

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7uzetpgm3#

也许你可以创建for周期。

to_remove = list()

for i in range(len(your_list)):
   if your_list[i] in your_list[i:]:
      to_remove.append(i)

removed_count = 0
for i in to_remove:
   del your_list[i - removed_count]
   removed_count += 1

在第一个循环中不能立即使用del，因为i将迭代下一个数字，这将导致每次删除一个数字时都会跳过数字。
[i - removed_count]，因为每次删除较低的索引，较高的索引都会立即减少1。
我认为它可以用更有效的方式写，但这应该会起作用，也许只需稍作修改。

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cbwuti444#

生成df后，添加以下行：

df=pd.DataFrame(collision)

# ... your code ends here

removed_already=[]
for idx in df[df.duplicated(keep=False)].index:
    if df.loc[idx][0] not in removed_already:
         removed_already.append(df.loc[idx][0])
         df.drop(index=idx, inplace=True)

# your code continues

df_index=df.index.to_numpy()
df=df.values.flatten()
final=np.stack((df_index,df),axis=1)

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