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)
最简单的是，定义一个list（list可以装的元素数量应该是可以满足需求的，如果数据确实太高，考虑文件数量分组进行）
然后将所有文件的内容逐行读到这个list中，用list自带的去重方法listname=list(set(listname))，进行去重。
最后将整个List写入到d.txt中就可以了
case1:用集合的特性set()，去重后顺序会改变
case1.1：可以通过列表中索引（index）的方法保证去重后的顺序不变
case2:使用循环查找的方式，不改变顺序
case3:通过删除索引
case4:itertools.groupby
case5:fromkeys
case6:reduce方法
前两天处理数据的时候，需要得到两个数据的交集数据，所以要去除数据中非重复部分，只保留数据中的重复部分。
网上看了一下大家的教程，大部分都是教去除重复行，很少有说到仅保留重复行的。所以在这里用drop_duplicates这个去重函数来实现这个功能。
drop_duplicates函数介绍 ：
data.drop_duplicates(subset=[‘A’,‘B’],keep=‘first’,inplace=True)
#subset对应的值是列名，表示只考虑这两列，将这两列对应值相同的行进行去重。
默认值为subset=None表示考虑所有列。
keep='first’表示保留第一次出现的重复行，是默认值。
keep另外两个取值为"last"和False，分别表示保留最后一次出现的重复行和去除所有重复行。
inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项，而默认值False表示生成一个副本。
要用函数取得数据集data中的重复列，分三个步骤 ：
（提前导入pandas模块）
data0_1 = data.drop_duplicates() #保留第一个重复行
data0_2 = data.drop_duplicates(keep=False) #去除所有重复行
data0_3=pd.concat([data0_1,data0_2]).drop_duplicates(keep=False)
#合并起来再去重，只剩下真的重复行。
举例：data中wangwu行和tony行重复，需要把它们两行取出。
第一步：#保留第一个重复行
第二步：#去除所有重复行
第三步：#合并起来再去重
通过以上步骤实现取出数据中的重复行。
这是一个字符串的全角和半角的问题，可以导入 unicodedata 中的 normalize 函数先把全角转换为半角，然后再用 set 对列表去重，参考代码如下：
from unicodedata import normalize
list3=['热菜','凉菜','凉菜','硬菜']
set(map(lambda s: normalize('NFKC', s), list3))
输出：
{'硬菜', '热菜', '凉菜'}
扩展：
“ NFKC”代表“Normalization Form KC [Compatibility Decomposition, followed by Canonical Composition]”，并将全角字符替换为半角字符，这些半角字符与Unicode等价。
1.如果你的txt 文件不大的话 可以直接
tmp = open('**.txt').readlines() #把内容一次性全部读取出来 是一个列表
set(tmp) #这个就是把列表 去重复
然后 你可以把 这个去重后的tmp 写入到新的文件
2.txt很大，那么只能一行一行的读取去重了
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
# python 2.7
outfile = open('result-readline.txt', 'w') #新的文件
list_1=[]
for line in open('test.txt'): #老文件
tmp = line.strip()
if tmp not in list_1:
list_1.append(tmp)
outfile.write(line)
outfile.close()
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