我发现有几种删除重复数据的方法。 但是,出于显而易见的原因,它们(至少是我发现的)都没有完全删除重复项,而是维护了一个唯一的数据点。 但是,我为模型得出的结论是,这会导致某些错误行为,并且想知道是否有任何方法可以删除重复项的所有候选项。 更清楚地说,例如数据是否如下:
x = [[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4],
[5, 2, 1, 4],
[5, 2, 1, 4],
[3, 4, 2, 4]]
然后我只想要最后一行[3,4,2,4],其中重复项被完全删除(我正在努力寻找正确的表达式)。 我尝试使用“ for”循环(通过提取非唯一数据并将它们与唯一数据集进行比较,然后也将其删除),但是,我的数据约为50k,这需要太多时间。有没有一种有效的方法可以在python中做到这一点?
P.S。以防万一,我使用下面的代码来找到唯一的数据点集
temp = np.ascontiguousarray(raw_input).view(np.dtype((np.void, raw_input.dtype.itemsize*raw_input.shape[1])))
_, idx = np.unique(temp, return_index = True)
input_data = raw_input[idx] # unique input data
output_data = output_label[idx]
答案 0 :(得分:4)
使用“标准” Python,
from collections import Counter
c = Counter(map(tuple, x))
output_data = [list(k) for k, v in c.items() if v == 1]
如果您想知道已删除的行的索引(在x
中(因为它们具有重复项),可以执行以下操作:
rem = [idx for idx, k in enumerate(x) if c[tuple(k)] > 1]
或者(或最好)使用numpy
:
u, invidx, cnt = np.unique(x, axis=0, return_inverse=True, return_counts=True)
rem = np.flatnonzero(cnt[invidx] > 1)
output_data = u[cnt == 1]
In [1]: from collections import Counter
In [2]: x = [[1, 2, 3, 4],
...: [1, 2, 3, 4],
...: [5, 2, 1, 4],
...: [5, 2, 1, 4],
...: [3, 4, 2, 4]]
...:
In [3]: c = Counter(map(tuple, x))
In [4]: output_data = [list(k) for k, v in c.items() if v == 1]
In [5]: print(output_data)
[[3, 4, 2, 4]]
numpy
的示例:In [30]: u, invidx, cnt = np.unique(x, axis=0, return_inverse=True,
...: return_counts=True)
In [31]: print(u)
[[1 2 3 4]
[3 4 2 4]
[5 2 1 4]]
In [32]: print(invidx)
[0 0 2 2 1]
In [33]: print(cnt)
[2 1 2]
In [34]: rem = np.flatnonzero(cnt[invidx] > 1)
In [35]: output_data = u[cnt == 1]
In [36]: print(rem)
[0 1 2 3]
In [37]: print(output_data)
[[3 4 2 4]]
答案 1 :(得分:0)
检查一下
final_list = list(filter(lambda tup:x.count(list(tup))==1, list(set(map(tuple,x)))))
list(map(list,final_list))
答案 2 :(得分:0)
这对您有用吗?:
a=[[1,2],[1,2],[2,3],[3,4],[3,4]]
b=a[:]
for i in range(len(a)-1,0,-1):
if a[i] == a[i-1]:
del b[i-1:i+1]
# a == [[1, 2], [1, 2], [2, 3], [3, 4], [3, 4]]
# b == [[2, 3]]
答案 3 :(得分:-1)
也许将数组更改为集合会起作用吗? 一组仅保留唯一值。