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df.drop_duplicates('item_name')
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方法一：
df.drop_duplicates('item_name').count()
方法二：
df['item_name'].nunique()
结果：50
附：nunique()和unique()的区别：
unique()是以 数组形式（numpy.ndarray）返回列的所有唯一值（特征的所有唯一值）
nunique()即返回的是唯一值的个数
比如：df['item_name'].unique()
要求：将下表中经验列将按周统计的转换为经验不限，保留学历
df1['经验'] = df1['经验'].apply(lambda x: '经验不限'+ x[-2:] if '周' in x else x)
#解释：将‘5天/周6个月’变成‘经验不限’，然后保留学历‘本科’
方法二：定义函数
def dataInterval(ss):
if '周' in ss:
return '经验不限'+ ss[-2:]
return ss
df1['经验'] = df1['经验'].apply(dataInterval)
统计在字符串、列表、元组中某个字符出现的次数，可以设置起始位置或结束位置。
sub -- 搜索的子字符串。start -- 字符串开始搜索的位置。默认为第一个字符,第一个字符索引值为0。end -- 字符串中结束搜索的位置。字符中第一个字符的索引为 0。默认为字符串的最后一个位置。
python的应用
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本（shell），随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
在国内，豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言，知乎的整个架构也是基于Python语言，这使得web开发这块在国内发展的很不错。 youtube 世界最大的视频网站也是Python开发的哦.还有非常出名的instagram 也是用python开发的。
现在的人工智能非常的火爆,各种培训班都在疯狂打广告招生。机器学习，尤其是现在火爆的深度学习，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉，其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具，深受此领域开发者喜爱。
1、complex()
返回一个形如 a+bj 的复数，传入参数分为三种情况：
参数为空时，返回0j；参数为字符串时，将字符串表达式解释为复数形式并返回；参数为两个整数(a,b)时，返回 a+bj；参数只有一个整数 a 时，虚部 b 默认为0，函数返回 a+0j。
2、dir()
不提供参数时，返回当前本地范围内的名称列表；提供一个参数时，返回该对象包含的全部属性。
3、divmod(a,b)
a -- 代表被除数，整数或浮点数；b -- 代表除数，整数或浮点数；根据 除法运算 计算 a,b 之间的商和余数，函数返回一个元组(p,q) ，p 代表商 a//b ，q 代表余数 a%b。
4、enumerate(iterable,start=0)
iterable -- 一个可迭代对象，列表、元组序列等；start -- 计数索引值，默认初始为0‘该函数返回枚举对象是个迭代器，利用 next() 方法依次返回元素值，每个元素以元组形式存在，包含一个计数元素(起始为 start )和 iterable 中对应的元素值。
python count()函数的功能和用法如下：
统计字符串
在python中可以使用“count()”函数统计字符串里某个字符出现的次数，该函数用于统计次数，其语法是“count(sub， start...
Python count() 方法用于统计字符串里某个字符出现的次数。可选参数为在字符串搜索的开始与结束位置。
count()函数
描述：统计字符串里某个字符出现的次数。可以选择字符串索引的起始位置和结束位置。
语法：str.count("char", start,end) 或 str.count("char") - int 返回整数
str —— 为要统计的字符(可以是单字符，也可以是多字符)。
star —— 为索引字符串的起始位置，默认参数为0。
end —— 为索引字符串的结束位置，默认参数为字符串长度即len(str)
