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
消除序列中的重复值,但保留其余项的顺序。使用通用发电机功能。
# for hashable sequence
def remove_duplicates(items):
seen = set()
for item in items:
if item not in seen:
yield item
seen.add(item)
a = [1, 5, 2, 1, 9, 1, 5, 10]
list(remove_duplicates(a))
# [1, 5, 2, 9, 10]
# for unhashable sequence
def remove_duplicates(items, key=None):
seen = set()
for item in items:
val = item if key is None else key(item)
if val not in seen:
yield item
seen.add(val)
a = [ {'x': 1, 'y': 2}, {'x': 1, 'y': 3}, {'x': 1, 'y': 2}, {'x': 2, 'y': 4}]
list(remove_duplicates(a, key=lambda d: (d['x'],d['y'])))
# [{'x': 1, 'y': 2}, {'x': 1, 'y': 3}, {'x': 2, 'y': 4}]
其他回答
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]
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。
最佳解决方案因Python版本和环境限制而异:
Python 3.7+(大多数解释器支持3.6,作为实现细节):
在PyPy 2.5.0中首次引入,并在CPython 3.6中作为实现细节采用,在Python 3.7中成为语言保证之前,plain dict是插入顺序的,甚至比collections.OrderedDict(也是在CPython 3.5中实现的C)更有效。到目前为止,最快的解决方案也是最简单的:
>>> items = [1, 2, 0, 1, 3, 2]
>>> list(dict.fromkeys(items)) # Or [*dict.fromkeys(items)] if you prefer
[1, 2, 0, 3]
像list(set(items))一样,这将所有工作推到C层(在CPython上),但由于dicts是插入顺序的,dict.fromkeys不会失去顺序。它比list(set(items))慢(通常需要50-100%的时间),但比任何其他保持顺序的解决方案快得多(在listcomp中使用set需要大约一半的时间)。
重要提示:more_itertools的unique_everseen解决方案(见下面)在惰性和支持非哈希输入项方面有一些独特的优势;如果您需要这些特性,那么这是唯一可行的解决方案。
Python 3.5(以及性能不重要的所有旧版本)
正如Raymond指出的,在CPython 3.5中,OrderedDict是用C实现的,丑陋的列表理解比OrderedDict.fromkeys要慢(除非你真的需要在结尾使用列表——即使这样,也只有在输入非常短的情况下)。因此,在性能和可读性上,CPython 3.5的最佳解决方案是OrderedDict等价于3.6+使用普通dict:
>>> from collections import OrderedDict
>>> items = [1, 2, 0, 1, 3, 2]
>>> list(OrderedDict.fromkeys(items))
[1, 2, 0, 3]
在CPython 3.4及更早版本上,这将比其他一些解决方案慢,所以如果分析显示您需要更好的解决方案,请继续阅读。
Python 3.4或更早版本,如果性能很关键且第三方模块是可接受的
正如@abarnert指出的那样,more_itertools库(pip install more_itertools)包含一个unique_everseen函数,该函数是为了解决这个问题而构建的,而不会在列表推导中出现任何不可读(not seen.add)的变化。这也是最快的解决方案:
>>> from more_itertools import unique_everseen
>>> items = [1, 2, 0, 1, 3, 2]
>>> list(unique_everseen(items))
[1, 2, 0, 3]
只是一个简单的库导入,没有黑客。
该模块正在调整itertools配方unique_everseen,它看起来像:
def unique_everseen(iterable, key=None):
"List unique elements, preserving order. Remember all elements ever seen."
# unique_everseen('AAAABBBCCDAABBB') --> A B C D
# unique_everseen('ABBCcAD', str.lower) --> A B C D
seen = set()
seen_add = seen.add
if key is None:
for element in filterfalse(seen.__contains__, iterable):
seen_add(element)
yield element
else:
for element in iterable:
k = key(element)
if k not in seen:
seen_add(k)
yield element
但与itertools食谱不同的是,它支持不可哈希项(以性能为代价;如果iterable中的所有元素都是不可哈希的,则算法变成O(n²)vs. O(n)(如果它们都是可哈希的)。
重要提示:与这里所有其他解决方案不同,unique_everseen可以惰性使用;峰值内存使用将是相同的(最终,底层集合增长到相同的大小),但如果不列出结果,只需迭代它,就能够在找到唯一项时处理它们,而不是等到整个输入重复数据删除后才处理第一个唯一项。
Python 3.4及更早版本,如果性能非常关键且第三方模块不可用
你有两个选择:
复制并粘贴unique_everseen配方到您的代码中,并在上面的more_itertools示例中使用它 使用丑陋的hack,允许一个listcomp检查和更新一个集,以跟踪所看到的内容: Seen = set() [x for x in seq if x not in seen and not seen.add(x)] 以依赖丑陋的黑客为代价: 不是seen.add (x) 这取决于一个事实。add是一个原地方法,总是返回None,所以not None的值为True。
Note that all of the solutions above are O(n) (save calling unique_everseen on an iterable of non-hashable items, which is O(n²), while the others would fail immediately with a TypeError), so all solutions are performant enough when they're not the hottest code path. Which one to use depends on which versions of the language spec/interpreter/third-party modules you can rely on, whether or not performance is critical (don't assume it is; it usually isn't), and most importantly, readability (because if the person who maintains this code later ends up in a murderous mood, your clever micro-optimization probably wasn't worth it).
这将保持秩序并在O(n)时间内运行。基本上,这个想法是在任何发现副本的地方创建一个洞,并将其沉到底部。使用读写指针。每当发现一个重复项时,只有读指针前进,写指针停留在重复项上覆盖它。
def deduplicate(l):
count = {}
(read,write) = (0,0)
while read < len(l):
if l[read] in count:
read += 1
continue
count[l[read]] = True
l[write] = l[read]
read += 1
write += 1
return l[0:write]
一行列表的理解:
values_non_duplicated = [value for index, value in enumerate(values) if value not in values[ : index]]
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