# using set()to remove duplicated from listtest_list = list(set(test_list)) # printing list after removal# distorted orderingprint ("The list after removing duplicates : "+ str(test_list)) 输出结果: 原始列表是:[1, 5, 3, 6, 3,...
利用pandas库的drop_duplicates()方法去除DataFrame中的重复行 drop_duplicates()方法可以帮助我们去除DataFrame中重复的行，并返回一个新的DataFrame。示例代码：import pandas as pdmy_data = {'col1': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5], 'col2': ['a', 'b', 'b', 'c', 'd', 'd', 'e']}df = ...
The list after removing duplicates : [1, 3, 5, 6] 方法2:列表解析式 这种方式实际上是第一种方法的简化版,它利用列表解析式,使用一行代码就可以替代上面的循环方式。 ✵ 示例代码: # Python 3 code to demonstrate # removing duplicated fr...
下面是一个示例代码: def find_duplicates(lst): duplicates = [] seen = set() for item in lst: if item in seen: duplicates.append(item) else: seen.add(item) return duplicates # 示例用法 my_lst = [1, 2, 3, 4, 3, 2, 1, 5] result = find_duplicates(my_lst) print(result) # ...
第三种方法：利用字典的key不重复的特性进行去重。示例代码如下：第四种方法：将list转换成pandas类型，利用pandas中的unique(), drop_duplicates() 两个函数去完成去重操作。实例代码如下：不关注去重后的元素顺序 首先如果不关注去重后元素顺序的话，以上方法均可以使用，只要保证去重即可。像上面第一种方法直接用集合...
new_list = remove_duplicates(my_list)print(new_list) 代码解析: 首先定义了一个名为remove_duplicates的函数,该函数接受一个列表作为参数,并返回一个去重后的新列表new_lst。 在循环中,我们逐个遍历原始列表中的元素。 使用in关键字检查该元素是否已经存在于新列表new_lst中,如果不存在则将其添加到new_lst中...
有多种方法可以找出列表中的重复值。方法一:使用循环和计数器def find_duplicates(lst): duplicates = [] for item in lst: if lst.count(item) > 1 and item not in duplicates: duplicates.append(item) return duplicates # 示例用法 my_list = [1, 2, 3, 4, 2, 3, 5] print(find_duplicates(...
list)) duplicates = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6] print(remove_duplicates(duplicates)...
print(new_list) # 输出: [1, 2, 3, 4, 5] ``` 2. 利用列表推导式 这是一种更简洁的去重方式,遍历列表并只保留第一次出现的元素。 ```python def remove_duplicates_list_comprehension(lst): return [x for i, x in enumerate(lst) if x not in lst[:i]] ...
defremove_duplicates(lst):returnlist(np.unique(lst)) 1. 2. 3. 4. 时间复杂度分析:使用numpy模块的unique()函数需要O(nlogn)的时间复杂度,其中n是列表的长度。 将返回的数组转换为列表需要O(n)的时间复杂度。因此,总的时间复杂度为O(nlogn)。