我有一个字典列表，我想删除字典具有相同的键和值对。
这个列表:[{a: 123}, {b: 123}, {a: 123}]
我想返回这个:[{'a': 123}， {'b': 123}]
另一个例子:
这个列表:[{' a ': 123, ' b ': 1234}, {' a ': 3222, ' b ': 1234}, {' a ': 123, ' b ': 1234}]
我想退回这:[{' a ': 123, ' b ': 1234}, {' a ': 3222, ' b ': 1234}]
当前回答
另一个基于列表推导式的一行代码:
>>> d = [{'a': 123}, {'b': 123}, {'a': 123}]
>>> [i for n, i in enumerate(d) if i not in d[n + 1:]]
[{'b': 123}, {'a': 123}]
在这里，因为我们可以使用字典比较，所以我们只保留初始列表中其余部分中不存在的元素(这个概念只能通过索引n访问，因此使用了enumerate)。
其他回答
下面是一个带有双嵌套列表理解的快速单行解决方案(基于@Emmanuel的解决方案)。
它使用每个字典中的单个键(例如，a)作为主键，而不是检查整个字典是否匹配
[i for n, i in enumerate(list_of_dicts) if i.get(primary_key) not in [y.get(primary_key) for y in list_of_dicts[n + 1:]]]
这不是OP要求的，但这是让我来到这个帖子的原因，所以我想我应该发布我最终得到的解决方案
有很多搜索重复值和键的好例子，下面是我们在列表中过滤整个字典重复数据的方法。如果您的源数据是由EXACT格式的字典组成并寻找重复项，请使用dupKeys =[]。否则设置dupKeys =为您希望没有重复条目的数据的键名，可以是1到n个键。它不优雅，但工作和非常灵活
import binascii
collected_sensor_data = [{"sensor_id":"nw-180","data":"XXXXXXX"},
{"sensor_id":"nw-163","data":"ZYZYZYY"},
{"sensor_id":"nw-180","data":"XXXXXXX"},
{"sensor_id":"nw-97", "data":"QQQQQZZ"}]
dupKeys = ["sensor_id", "data"]
def RemoveDuplicateDictData(collected_sensor_data, dupKeys):
checkCRCs = []
final_sensor_data = []
if dupKeys == []:
for sensor_read in collected_sensor_data:
ck1 = binascii.crc32(str(sensor_read).encode('utf8'))
if not ck1 in checkCRCs:
final_sensor_data.append(sensor_read)
checkCRCs.append(ck1)
else:
for sensor_read in collected_sensor_data:
tmp = ""
for k in dupKeys:
tmp += str(sensor_read[k])
ck1 = binascii.crc32(tmp.encode('utf8'))
if not ck1 in checkCRCs:
final_sensor_data.append(sensor_read)
checkCRCs.append(ck1)
return final_sensor_data
final_sensor_data = [{"sensor_id":"nw-180","data":"XXXXXXX"},
{"sensor_id":"nw-163","data":"ZYZYZYY"},
{"sensor_id":"nw-97", "data":"QQQQQZZ"}]
有时老式的循环仍然有用。这段代码比jcollado的稍长，但非常容易阅读:
a = [{'a': 123}, {'b': 123}, {'a': 123}]
b = []
for i in range(len(a)):
if a[i] not in a[i+1:]:
b.append(a[i])
如果您在工作流中使用Pandas，一种选择是直接向pd提供字典列表。DataFrame构造函数。然后使用drop_duplicate和to_dict方法获得所需的结果。
import pandas as pd
d = [{'a': 123, 'b': 1234}, {'a': 3222, 'b': 1234}, {'a': 123, 'b': 1234}]
d_unique = pd.DataFrame(d).drop_duplicates().to_dict('records')
print(d_unique)
[{'a': 123, 'b': 1234}, {'a': 3222, 'b': 1234}]
不是很短，但很容易读:
list_of_data = [{'a': 123}, {'b': 123}, {'a': 123}]
list_of_data_uniq = []
for data in list_of_data:
if data not in list_of_data_uniq:
list_of_data_uniq.append(data)
现在，列表list_of_data_uniq将拥有唯一的字典。
