我的列表中有一个字典，所以我不能使用上面的方法。我得到了错误:

TypeError: unhashable type:

如果你关心顺序和/或某些项是不可散列的。那么你可能会发现这个很有用:

def make_unique(original_list):
    unique_list = []
    [unique_list.append(obj) for obj in original_list if obj not in unique_list]
    return unique_list

有些人可能认为带副作用的列表理解不是一个好的解决方案。这里有一个替代方案:

def make_unique(original_list):
    unique_list = []
    map(lambda x: unique_list.append(x) if (x not in unique_list) else False, original_list)
    return unique_list

这是一行代码:list(set(source_list))就可以了。

集合是不可能有重复的东西。

更新:一个保持顺序的方法有两行:

from collections import OrderedDict
OrderedDict((x, True) for x in source_list).keys()

这里我们使用OrderedDict记住键的插入顺序，并且在更新特定键上的值时不更改它。我们插入True作为值，但我们可以插入任何值，只是不使用值。(set的工作原理也很像一个忽略值的字典。)

你也可以这样做:

>>> t = [1, 2, 3, 3, 2, 4, 5, 6]
>>> s = [x for i, x in enumerate(t) if i == t.index(x)]
>>> s
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

上述工作的原因是index方法只返回元素的第一个索引。重复元素具有更高的下标。参考此处:

列表。索引(x[， start[， end]]) 的列表中返回从零开始的索引 如果没有，则引发ValueError异常 这样的项目。

如果你不关心顺序，就这样做:

def remove_duplicates(l):
    return list(set(l))

一个集合保证没有重复项。

Python 3中非常简单的方法:

>>> n = [1, 2, 3, 4, 1, 1]
>>> n
[1, 2, 3, 4, 1, 1]
>>> m = sorted(list(set(n)))
>>> m
[1, 2, 3, 4]

一个更好的方法是，

import pandas as pd

myList = [1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
cleanList = pd.Series(myList).drop_duplicates().tolist()
print(cleanList)

#> [1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]

秩序得以维持。