return list(set(input_list)) 示例 input_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] output_list = remove_duplicates_with_set(input_list) print(output_list) 在上面的代码中,set(input_list)将列表转换为集合,从而自动去除重复项。然后再将集合转换回列表。这种方法的优点是简单快捷,缺点是不能保持原始列表...
return pd.Series(lst).drop_duplicates().tolist() 示例 original_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] new_list = remove_duplicates(original_list) print(new_list) 优点 功能强大:Pandas提供了丰富的数据处理功能,适用于复杂的数据处理任务。 保留顺序:Pandas的drop_duplicates函数会保留原列表的顺序。 缺...
# using naive method to remove duplicated from listres = []foriintest_list:ifinotinres:res.append(i) # printing list after removalprint("The list after removing duplicates : "+ str(res)) 方法3:使用 set() 这是从列表中删除重复元素...
# using list comprehension# to remove duplicated # from list res = [][res.append(x) for x in test_list if x not in res] # printing list after removal print ("The list after removing duplicates : " + str(res)) → 输出结果: The ...
dict.fromkeys(lst)：创建一个以列表元素为键的新字典。由于字典的键唯一性，重复的元素会被自动去除。list()：将字典的键转换回列表。这种方法保留了元素的原始顺序（在Python 3.7及以上版本中）。方法三：循环遍历 def remove_duplicates_with_loop(lst): seen = set() result = [] for item in ...
print(unique_list)# 输出: [1, 2, 3, 4, 5] 使用dict.fromkeys() dict.fromkeys() 方法也可以用于去重并保持顺序,因为字典在 Python 3.7 及以上版本中保持插入顺序。 实例 # 使用dict.fromkeys()保持顺序地去重 defremove_duplicates(lst): returnlist(dict.fromkeys(lst)) ...
在Python中,剔除列表(list)中的重复元素是一个常见的任务。以下是几种实现方法,每种方法都利用了Python中不同的数据结构和特性: 使用集合(set): 集合是一个无序的不重复元素集。通过将列表转换为集合,可以自动去除重复元素,然后再将集合转换回列表。 python def remove_duplicates_using_set(one_list): return ...
unique_list = remove_duplicates_using_set(original_list) print(unique_list) # 输出: ['a', 'b', 'c', 'd'] 或其他顺序 方法二:使用列表推导式 如果你需要保持原始列表的顺序,可以使用列表推导式结合if条件来移除重复元素。 代码语言:txt
defremove_duplicates(lst):returnlist(set(lst))# 测试示例my_list=[1,2,3,4,3,2,1]print(remove_duplicates(my_list)) Python Copy 该代码将输出:[1, 2, 3, 4]。代码通过set()函数将列表my_list转换为集合,自动移除了重复元素。然后,再使用list()函数将集合转换回列表。
[unique_list.append(item) for item in original_list if item not in unique_list] return unique_list 使用字典 def remove_duplicates_dict(original_list): return list(dict.fromkeys(original_list)) 使用Pandas def remove_duplicates_pandas(original_list): ...