如何从列表中删除重复项,同时保持顺序?使用集合删除重复项会破坏原始顺序。 是否有内置的或python的习语?
当前回答
这里有一个简单的方法:
list1 = ["hello", " ", "w", "o", "r", "l", "d"]
sorted(set(list1 ), key=list1.index)
输出如下:
["hello", " ", "w", "o", "r", "l", "d"]
其他回答
使用_sorted_ a numpy数组的相对有效方法:
b = np.array([1,3,3, 8, 12, 12,12])
numpy.hstack([b[0], [x[0] for x in zip(b[1:], b[:-1]) if x[0]!=x[1]]])
输出:
array([ 1, 3, 8, 12])
from itertools import groupby
[ key for key,_ in groupby(sortedList)]
这个列表甚至不需要排序,充分条件是相等的值被分组在一起。
编辑:我假设“保持顺序”意味着列表实际上是有序的。如果不是这样,那么MizardX的解决方案是正确的。
社区编辑:然而,这是“将重复的连续元素压缩为单个元素”的最优雅的方法。
我不是在找死马(这个问题已经很老了,已经有很多好的答案了),但是这里有一个使用熊猫的解决方案,在很多情况下都非常快,而且使用起来非常简单。
import pandas as pd
my_list = [0, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 5]
>>> pd.Series(my_list).drop_duplicates().tolist()
# Output:
# [0, 1, 2, 3, 4, 5]
这里有一个简单的方法:
list1 = ["hello", " ", "w", "o", "r", "l", "d"]
sorted(set(list1 ), key=list1.index)
输出如下:
["hello", " ", "w", "o", "r", "l", "d"]
Pandas用户应该查看Pandas .unique。
>>> import pandas as pd
>>> lst = [1, 2, 1, 3, 3, 2, 4]
>>> pd.unique(lst)
array([1, 2, 3, 4])
该函数返回一个NumPy数组。如果需要,可以使用tolist方法将其转换为列表。
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