假设我有一个字典列表:

[
    {'id': 1, 'name': 'john', 'age': 34},
    {'id': 1, 'name': 'john', 'age': 34},
    {'id': 2, 'name': 'hanna', 'age': 30},
]

如何获得唯一字典的列表(删除重复项)?

[
    {'id': 1, 'name': 'john', 'age': 34},
    {'id': 2, 'name': 'hanna', 'age': 30},
]

当前回答

a = [
{'id':1,'name':'john', 'age':34},
{'id':1,'name':'john', 'age':34},
{'id':2,'name':'hanna', 'age':30},
]

b = {x['id']:x for x in a}.values()

print(b)

输出:

[{“年龄”:34岁“id”:1、“名称”:“约翰”},{“id”:“年龄”:30日2时,“名字”:“汉娜”}]

其他回答

a = [
{'id':1,'name':'john', 'age':34},
{'id':1,'name':'john', 'age':34},
{'id':2,'name':'hanna', 'age':30},
]

b = {x['id']:x for x in a}.values()

print(b)

输出:

[{“年龄”:34岁“id”:1、“名称”:“约翰”},{“id”:“年龄”:30日2时,“名字”:“汉娜”}]

在python 3.6+(我已经测试过了)中,只需使用:

import json

#Toy example, but will also work for your case 
myListOfDicts = [{'a':1,'b':2},{'a':1,'b':2},{'a':1,'b':3}]
#Start by sorting each dictionary by keys
myListOfDictsSorted = [sorted(d.items()) for d in myListOfDicts]

#Using json methods with set() to get unique dict
myListOfUniqueDicts = list(map(json.loads,set(map(json.dumps, myListOfDictsSorted))))

print(myListOfUniqueDicts)

解释:我们正在映射json。转储将字典编码为json对象,这是不可变的。Set可用于生成包含唯一不可变对象的迭代对象。最后,我们使用json.loads转换回字典表示。注意,一开始,必须按键排序才能以唯一的形式排列字典。这对于Python 3.6+是有效的,因为字典在默认情况下是有序的。

让我加上我的。

对目标字典进行排序,使{'a': 1, 'b': 2}和{'b': 2, 'a': 1}不会被区别对待 将其设置为json格式 通过set重复数据删除(因为set不适用于字典) 同样,通过json.loads将其转换为dict

import json

[json.loads(i) for i in set([json.dumps(i) for i in [dict(sorted(i.items())) for i in target_dict]])]

你可以使用numpy库(适用于Python2。x只):

   import numpy as np 

   list_of_unique_dicts=list(np.unique(np.array(list_of_dicts)))

让它在Python 3中工作。X(以及numpy的最新版本),您需要将字典数组转换为numpy字符串数组,例如。

list_of_unique_dicts=list(np.unique(np.array(list_of_dicts).astype(str)))

我们可以用熊猫

import pandas as pd
yourdict=pd.DataFrame(L).drop_duplicates().to_dict('r')
Out[293]: [{'age': 34, 'id': 1, 'name': 'john'}, {'age': 30, 'id': 2, 'name': 'hanna'}]

注意与接受答案略有不同。

drop_duplicate将检查pandas中的所有列,如果都相同则删除该行。

例如:

如果我们把第二个字典的名字从约翰改为彼得

L=[
    {'id': 1, 'name': 'john', 'age': 34},
    {'id': 1, 'name': 'peter', 'age': 34},
    {'id': 2, 'name': 'hanna', 'age': 30},
]
pd.DataFrame(L).drop_duplicates().to_dict('r')
Out[295]: 
[{'age': 34, 'id': 1, 'name': 'john'},
 {'age': 34, 'id': 1, 'name': 'peter'},# here will still keeping the dict in the out put 
 {'age': 30, 'id': 2, 'name': 'hanna'}]