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)
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
如：arr =['a','d','e','a']
用： arr= sorted(set(arr), key=arr.index)
同： arr = list(set(arr))
arr.sort(key=arr.index)
⚠️直接set(arr)也可以去除重复元素，只是新数组的顺序就不是原来的顺序了。
如：arr=[{'text':wuyuan,'value':1},{'text':默认,'value':2},{'text':默认,'value':2},
{'text':wyy,'value':4}]
用： f = lambda x,y:x if y in x else x + [y]
arr = reduce(f, [[], ] + arr)
⚠️这里去除的字典里面的键值对必须是完全一样的。
利用集合的不重复属性，可以先转换至集合，再用list()函数转换回来即可。
比如，a是一个列表，a=list(set(a))，即可完成列表去重。