使用set，但保持顺序

unique = set()
[unique.add(n) or n for n in l if n not in unique]

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。

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。

您可以使用以下函数:

def rem_dupes(dup_list): 
    yooneeks = [] 
    for elem in dup_list: 
        if elem not in yooneeks: 
            yooneeks.append(elem) 
    return yooneeks

例子:

my_list = ['this','is','a','list','with','dupicates','in', 'the', 'list']

用法:

rem_dupes(my_list)

[‘这个’,‘是’,‘“,“列表”,“与”,“dupicates”,“在”,“的”)

今天，一位同事将接受的答案作为他的代码的一部分发给了我进行代码审阅。 虽然我很欣赏这个问题答案的优雅，但我对他的表现并不满意。 我尝试过这个解决方案(我使用set来减少查找时间)

def ordered_set(in_list):
    out_list = []
    added = set()
    for val in in_list:
        if not val in added:
            out_list.append(val)
            added.add(val)
    return out_list

为了比较效率，我使用了100个整数的随机样本，其中62个是唯一的

from random import randint
x = [randint(0,100) for _ in xrange(100)]

In [131]: len(set(x))
Out[131]: 62

这是测量结果

In [129]: %timeit list(OrderedDict.fromkeys(x))
10000 loops, best of 3: 86.4 us per loop

In [130]: %timeit ordered_set(x)
100000 loops, best of 3: 15.1 us per loop

如果把set从解中移除会发生什么?

def ordered_set(inlist):
    out_list = []
    for val in inlist:
        if not val in out_list:
            out_list.append(val)
    return out_list

结果并不像OrderedDict那样糟糕，但仍然是原始解决方案的3倍多

In [136]: %timeit ordered_set(x)
10000 loops, best of 3: 52.6 us per loop

下面的代码是简单的删除重复列表

def remove_duplicates(x):
    a = []
    for i in x:
        if i not in a:
            a.append(i)
    return a

print remove_duplicates([1,2,2,3,3,4])

它返回[1,2,3,4]