创建一个新的列表，保持L中重复元素的第一个元素的顺序:

newlist = [ii for n,ii in enumerate(L) if ii not in L[:n]]

例如:如果L =[1,2,2,3,4,2,4,3,5]，则newlist将为[1,2,3,4,5]

这将在添加之前检查之前没有出现在列表中的每个新元素。 它也不需要进口。

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。

简单易行:

myList = [1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
cleanlist = []
[cleanlist.append(x) for x in myList if x not in cleanlist]

输出:

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

Python的魔力内置类型

在python中，仅通过python的内置类型就可以很容易地处理这样复杂的情况。

让我告诉你怎么做!

方法一:一般情况

方法(1行代码)删除重复的元素在列表中仍然保持排序顺序

line = [1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
new_line = sorted(set(line), key=line.index) # remove duplicated element
print(new_line)

你会得到结果的

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

方法二:特殊情况

TypeError: unhashable type: 'list'

处理不可哈希的特殊情况(3行代码)

line=[['16.4966155686595', '-27.59776154691', '52.3786295521147']
,['16.4966155686595', '-27.59776154691', '52.3786295521147']
,['17.6508629295574', '-27.143305738671', '47.534955022564']
,['17.6508629295574', '-27.143305738671', '47.534955022564']
,['18.8051102904552', '-26.688849930432', '42.6912804930134']
,['18.8051102904552', '-26.688849930432', '42.6912804930134']
,['19.5504702331098', '-26.205884452727', '37.7709192714727']
,['19.5504702331098', '-26.205884452727', '37.7709192714727']
,['20.2929416861422', '-25.722717575124', '32.8500163147157']
,['20.2929416861422', '-25.722717575124', '32.8500163147157']]

tuple_line = [tuple(pt) for pt in line] # convert list of list into list of tuple
tuple_new_line = sorted(set(tuple_line),key=tuple_line.index) # remove duplicated element
new_line = [list(t) for t in tuple_new_line] # convert list of tuple into list of list

print (new_line)

你会得到这样的结果:

[
  ['16.4966155686595', '-27.59776154691', '52.3786295521147'], 
  ['17.6508629295574', '-27.143305738671', '47.534955022564'], 
  ['18.8051102904552', '-26.688849930432', '42.6912804930134'], 
  ['19.5504702331098', '-26.205884452727', '37.7709192714727'], 
  ['20.2929416861422', '-25.722717575124', '32.8500163147157']
]

因为元组是可哈希的，你可以很容易地在列表和元组之间转换数据

这里有很多答案使用set(..)(考虑到元素是可哈希的，这是快速的)或list(它的缺点是它会导致O(n2)算法。

我建议的函数是一个混合的函数:我们使用set(..)来表示可哈希的项，使用list(..)来表示不可哈希的项。此外，它被实现为一个生成器，例如，我们可以限制项目的数量，或做一些额外的过滤。

最后，我们还可以使用一个key参数来指定元素应以何种方式惟一。例如，如果我们想过滤一个字符串列表，这样输出中的每个字符串都有不同的长度，我们可以使用这个。

def uniq(iterable, key=lambda x: x):
    seens = set()
    seenl = []
    for item in iterable:
        k = key(item)
        try:
            seen = k in seens
        except TypeError:
            seen = k in seenl
        if not seen:
            yield item
            try:
                seens.add(k)
            except TypeError:
                seenl.append(k)

我们现在可以这样使用:

>>> list(uniq(["apple", "pear", "banana", "lemon"], len))
['apple', 'pear', 'banana']
>>> list(uniq(["apple", "pear", "lemon", "banana"], len))
['apple', 'pear', 'banana']
>>> list(uniq(["apple", "pear", {}, "lemon", [], "banana"], len))
['apple', 'pear', {}, 'banana']
>>> list(uniq(["apple", "pear", {}, "lemon", [], "banana"]))
['apple', 'pear', {}, 'lemon', [], 'banana']
>>> list(uniq(["apple", "pear", {}, "lemon", {}, "banana"]))
['apple', 'pear', {}, 'lemon', 'banana']

因此，它是一个唯一性过滤器，可以在任何可迭代对象上工作并过滤出唯一性对象，而不管这些唯一性对象是否可哈希。

它做了一个假设:如果一个对象是可哈希的，而另一个对象不是，这两个对象永远不相等。严格地说，这是可能发生的，尽管它是非常罕见的。

也有使用Pandas和Numpy的解决方案。它们都返回numpy数组，所以如果你想要一个列表，你必须使用.tolist()函数。

t=['a','a','b','b','b','c','c','c']
t2= ['c','c','b','b','b','a','a','a']

熊猫的解决方案

唯一使用Pandas函数():

import pandas as pd
pd.unique(t).tolist()
>>>['a','b','c']
pd.unique(t2).tolist()
>>>['c','b','a']

Numpy解决方案

使用numpy函数unique()。

import numpy as np
np.unique(t).tolist()
>>>['a','b','c']
np.unique(t2).tolist()
>>>['a','b','c']

注意，numpy.unique()也对值进行排序。所以列表t2是有序返回的。如果你想保留顺序，可以这样回答:

_, idx = np.unique(t2, return_index=True)
t2[np.sort(idx)].tolist()
>>>['c','b','a']

与其他解决方案相比，该解决方案并不那么优雅，但是，与pandas.unique()相比，numpy.unique()还允许您检查嵌套数组在选定的轴上是否唯一。