Python内置了许多函数，您可以使用set()来删除列表中的重复项。 根据你的例子，下面有两个列表t和t2

t = ['a', 'b', 'c', 'd']
t2 = ['a', 'c', 'd']
result = list(set(t) - set(t2))
result

答:[b]

也有使用Pandas和Numpy的解决方案。它们都返回numpy数组，所以如果你想要一个列表，你必须使用.tolist()函数。

t=['a','a','b','b','b','c','c','c']
t2= ['c','c','b','b','b','a','a','a']

熊猫的解决方案

唯一使用Pandas函数():

import pandas as pd
pd.unique(t).tolist()
>>>['a','b','c']
pd.unique(t2).tolist()
>>>['c','b','a']

Numpy解决方案

使用numpy函数unique()。

import numpy as np
np.unique(t).tolist()
>>>['a','b','c']
np.unique(t2).tolist()
>>>['a','b','c']

注意，numpy.unique()也对值进行排序。所以列表t2是有序返回的。如果你想保留顺序，可以这样回答:

_, idx = np.unique(t2, return_index=True)
t2[np.sort(idx)].tolist()
>>>['c','b','a']

与其他解决方案相比，该解决方案并不那么优雅，但是，与pandas.unique()相比，numpy.unique()还允许您检查嵌套数组在选定的轴上是否唯一。

def remove_duplicates(A):
   [A.pop(count) for count,elem in enumerate(A) if A.count(elem)!=1]
   return A

用于删除重复项的列表推导

简单易行:

myList = [1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
cleanlist = []
[cleanlist.append(x) for x in myList if x not in cleanlist]

输出:

>>> cleanlist 
[1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]

我已将各种建议与perfplot进行了比较。事实证明，如果输入数组没有重复的元素，所有方法的速度或多或少都一样快，与输入数据是Python列表还是NumPy数组无关。

如果输入数组很大，但只包含一个唯一元素，则set、dict和np。如果输入数据是一个列表，唯一方法是常量时间的。如果是NumPy数组，np。Unique比其他选项快10倍。

让我有点惊讶的是这些也不是常时间运算。

代码重现图:

import perfplot
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def setup_list(n):
    # return list(np.random.permutation(np.arange(n)))
    return [0] * n


def setup_np_array(n):
    # return np.random.permutation(np.arange(n))
    return np.zeros(n, dtype=int)


def list_set(data):
    return list(set(data))


def numpy_unique(data):
    return np.unique(data)


def list_dict(data):
    return list(dict.fromkeys(data))


b = perfplot.bench(
    setup=[
        setup_list,
        setup_list,
        setup_list,
        setup_np_array,
        setup_np_array,
        setup_np_array,
    ],
    kernels=[list_set, numpy_unique, list_dict, list_set, numpy_unique, list_dict],
    labels=[
        "list(set(lst))",
        "np.unique(lst)",
        "list(dict(lst))",
        "list(set(arr))",
        "np.unique(arr)",
        "list(dict(arr))",
    ],
    n_range=[2 ** k for k in range(23)],
    xlabel="len(array)",
    equality_check=None,
)
# plt.title("input array = [0, 1, 2,..., n]")
plt.title("input array = [0, 0,..., 0]")
b.save("out.png")
b.show()

如果列表是有序的，则可以使用以下方法对其进行迭代，跳过重复的值。这对于处理内存消耗低的大列表特别有用，可以避免构建dict或set的成本:

def uniq(iterator):
    prev = None
    for item in iterator:
        if item != prev:
            prev = item
            yield item

然后:

for item in uniq([1, 1, 3, 5, 5, 6]):
    print(item, end=' ')

输出将是:1 3 5 6

要返回一个列表对象，你可以这样做:

>>> print(list(uniq([1, 1, 3, 5, 5, 6])))
[1, 3, 5, 6]