在Python中,对包含字典的列表进行去重,通常需要根据字典的某些特征(如键值对)来判断是否重复。以下是几种常见的去重方法: 1. 使用列表推导式和集合 这种方法通过将字典转换为不可变类型(如元组),然后利用集合的唯一性特性来去重。最后,再将集合中的元组转换回字典。 python def deduplicate_dict_list(dict_list): ...
{"id":1,"name":"Alice"},# 重复{"id":3,"name":"Charlie"},{"id":2,"name":"Bob"}# 重复]# 定义去重函数defremove_duplicates(dict_list,unique_key):seen={}# 用于存储已见的键值result=[]# 用于存储去重后的结果# 遍历字典列表forentryindict_list:key_value=entry[unique_key]# 获取当前...
方法3: 使用pandas库 如果你不介意引入第三方库,pandas提供了一个非常简洁的方法来去重。 importpandasaspddefremove_duplicates_dicts(list_of_dicts):df=pd.DataFrame(list_of_dicts)unique_df=df.drop_duplicates()returnunique_df.to_dict(orient='records')# 示例list_of_dicts=[{'name':'Alice','age':3...
codemy_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]unique_list = [x for x in my_list if my_list.count(x) == 1]3.使用dict.fromkeys()：你可以使用字典的键来实现去重。codemy_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]unique_dict = dict.fromkeys(my_list)unique_list = list(unique_dict.keys())...
去重: fromfunctoolsimportreduce#导入排序模块#列表里的字典元素去重复deflist_dict_duplicate_removal(data_list): run_function=lambdax, y: xifyinxelsex +[y]returnreduce(run_function, [[], ] +data_list)if__name__=='__main__': data_list = [{"a":"123","b":"321"}, {"a":"123",...
python list dict 去重的两种方式 defdedupe(items, key=None): seen=set()foriteminitems: val= itemifkeyisNoneelsekey(item)ifvalnotinseen:yielditem seen.add(val)defdeleteRepeat(lst):'''列表去重 :param lst: :return:'''ifnotlst:returnlsttry:...
最后,空列表中存储的就是去重后的字典列表。 以下是示例代码: 代码语言:txt 复制 def remove_duplicates(dict_list): unique_list = [] # 存储去重后的字典列表 for d in dict_list: if d not in unique_list: unique_list.append(d) return unique_list # 示例字典列表 dict_list = [{'na...
另一种方法是将字典转换为不可变的frozenset,这样就可以使用集合来去重了。 代码语言:txt 复制 def dict_to_frozenset(d): return frozenset((k, v) for k, v in d.items()) def remove_duplicate_dicts(dict_list): seen = set() unique_dicts = [] for d in dict_list: fs = dict_to_frozenset...
【Python】for()+dict()+list()对Excel数据去重。三种数据展示方式 sns.set_style() sns.countplot plt.pcolor(热图)px.funnel sns.barplot for()+dict()+list()对Excel数据去重 import matplotlib.pyplot as plt +import seaborn as sns+import plotly.express as px...