(python list 去重) Python对列表去重的多种方法(四种方法)
好的，关于Python对列表去重，这里给你介绍四种方法，并展示了具体的代码。
方法一：使用set()函数
def remove_duplicates(input_list):
return list(set(input_list))
duplicates_list = [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 6]
print(remove_duplicates(duplicates_list))
# 输出结果 [1, 2, 3, 4, 5, 6]上述代码中，我们首先使用set函数去重，然后再将得到的set对象转化回list。这个方法简单高效，但不会保持原列表中的元素顺序。
方法二：使用列表推导式
def remove_duplicates(input_list):
return [input_list[i] for i in range(len(input_list)) if input_list[i] not in input_list[:i]]
duplicates_list = [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 6]
print(remove_duplicates(duplicates_list))
# 输出结果 [1, 2, 3, 4, 5, 6]这个方法会遍历输入的列表，只有当元素不在已经遍历过的部分列表中，才将其添加入结果列表，这种方法可以保持原列表的顺序。
方法三：使用字典的fromkeys()函数
def remove_duplicates(input_list):
return list(dict.fromkeys(input_list))
duplicates_list = [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 6]
print(remove_duplicates(duplicates_list))
# 输出结果 [1, 2, 3, 4, 5, 6]fromkeys()函数会为字典生成一组新的键，然后我们再将字典转为列表。这种方法也能保持元素的顺序。
方法四：使用库函数
例如使用pandas库的drop_duplicates()函数
import pandas as pd
def remove_duplicates(input_list):
df = pd.DataFrame(input_list, columns=['values'])
df = df.drop_duplicates()
return df['values'].tolist()
duplicates_list = [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 6]
print(remove_duplicates(duplicates_list))
# 输出结果 [1, 2, 3, 4, 5, 6]这种方法需要安装pandas库，并且适用性较广，可处理复杂情况例如数据框的去重等。
以上介绍了四种Python去重的方法，你可以根据需求选择适合的方法。
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