Python提取列中不相等的值

在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python提取一个列表或数据框中不相等的值。我们将从多个方面来阐述这个问题，希望能够对读者有所帮助。

一、获取列表中不相等的值

首先，我们可以使用一个简单的循环来遍历列表，并将不相等的值存储到一个新的列表中。

def get_unique_values(lst):
    unique_values = []
    for value in lst:
        if value not in unique_values:
            unique_values.append(value)
    return unique_values

# 使用示例
my_list = [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5]
unique_values = get_unique_values(my_list)
print(unique_values)

上面的代码中，我们定义了一个函数get_unique_values，它接受一个列表作为输入，并返回一个新的列表，其中包含所有不相等的值。我们使用一个循环来遍历列表中的每个值，如果该值不在新列表中，我们就将其添加进去。

在上面的示例中，输入的列表是[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5]，返回的新列表是[1, 2, 3, 4, 5]，即去除了重复的元素。

二、处理数据框中的不相等值

如果我们需要处理一个数据框中的不相等值，我们可以使用Pandas库提供的unique()函数。

import pandas as pd

# 创建一个包含重复值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5],
                   'B': [1, 2, 2, 2, 3, 4, 5, 5]})

# 使用unique()函数获取不相等的值
unique_values = df['A'].unique()
print(unique_values)

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含重复值的数据框df。然后，我们使用unique()函数获取列’A’中的不相等值，并将其存储在unique_values变量中。最后，我们打印出unique_values的值，即获取到了数据框中列’A’的不相等值。

注意：unique()函数会返回一个一维数组，即Numpy数组类型的数据。

三、使用集合去除列表中的重复值

除了上面介绍的方法，我们还可以使用集合（set）的特性去除列表中的重复值。

my_list = [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5]
unique_values = list(set(my_list))
print(unique_values)

在上面的代码中，我们首先将列表my_list转换为集合（set）类型，由于集合只包含不相等的值，所以重复的值会被自动去除。然后，我们将集合转换回列表类型，并打印出去除重复值后的列表。

使用集合去除重复值的方法简洁高效，适用于对列表进行快速去重的场景。

结语

通过本文的介绍，我们学习了多个方法来提取列表或数据框中的不相等值。无论是使用循环、Pandas库的unique()函数，还是使用集合的特性，都能够达到去除重复值的效果。在实际应用中，我们可以根据具体的需求来选择使用哪种方法。