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。

>>> t = [1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
>>> t
[1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
>>> s = []
>>> for i in t:
       if i not in s:
          s.append(i)
>>> s
[1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]

我已将各种建议与perfplot进行了比较。事实证明，如果输入数组没有重复的元素，所有方法的速度或多或少都一样快，与输入数据是Python列表还是NumPy数组无关。

如果输入数组很大，但只包含一个唯一元素，则set、dict和np。如果输入数据是一个列表，唯一方法是常量时间的。如果是NumPy数组，np。Unique比其他选项快10倍。

让我有点惊讶的是这些也不是常时间运算。

代码重现图:

import perfplot
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def setup_list(n):
    # return list(np.random.permutation(np.arange(n)))
    return [0] * n


def setup_np_array(n):
    # return np.random.permutation(np.arange(n))
    return np.zeros(n, dtype=int)


def list_set(data):
    return list(set(data))


def numpy_unique(data):
    return np.unique(data)


def list_dict(data):
    return list(dict.fromkeys(data))


b = perfplot.bench(
    setup=[
        setup_list,
        setup_list,
        setup_list,
        setup_np_array,
        setup_np_array,
        setup_np_array,
    ],
    kernels=[list_set, numpy_unique, list_dict, list_set, numpy_unique, list_dict],
    labels=[
        "list(set(lst))",
        "np.unique(lst)",
        "list(dict(lst))",
        "list(set(arr))",
        "np.unique(arr)",
        "list(dict(arr))",
    ],
    n_range=[2 ** k for k in range(23)],
    xlabel="len(array)",
    equality_check=None,
)
# plt.title("input array = [0, 1, 2,..., n]")
plt.title("input array = [0, 0,..., 0]")
b.save("out.png")
b.show()

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。

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。

有许多其他的答案提出了不同的方法，但它们都是批处理操作，其中一些会抛弃原始的顺序。这可能是可以的，这取决于你需要什么，但如果你想在每个值的第一个实例的顺序上迭代值，并且你想要立即删除重复的值而不是一次性删除，你可以使用这个生成器:

def uniqify(iterable):
    seen = set()
    for item in iterable:
        if item not in seen:
            seen.add(item)
            yield item

这将返回一个生成器/迭代器，因此您可以在任何可以使用迭代器的地方使用它。

for unique_item in uniqify([1, 2, 3, 4, 3, 2, 4, 5, 6, 7, 6, 8, 8]):
    print(unique_item, end=' ')

print()

输出:

1 2 3 4 5 6 7 8

如果你想要一个列表，你可以这样做:

unique_list = list(uniqify([1, 2, 3, 4, 3, 2, 4, 5, 6, 7, 6, 8, 8]))

print(unique_list)

输出:

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]