Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Как найти дубликаты в списке в Python
  • Как найти дубликаты в списке и посчитать их в Python
  • Как удалить дубликаты из списка в Python
  • Как удалить дубликаты в списке словарей в Python
  • Как удалить дубликаты в списке списков в Python
  • Заключение
  • Дополнительные ресурсы
  1. Python
  2. Python Dictionaries

Поиск дубликатов в списке Python

PreviousКонвертация списка словарей в Pandas DataFrameNextПолный обзор словарей в Python

Last updated 1 year ago

В этом уроке вы узнаете, как находить и работать с дубликатами в списке Python. Умение эффективно работать со списками Python — важный навык, учитывая их широкое использование. Поскольку списки Python позволяют хранить дублирующиеся значения, умение находить, удалять и понимать дубликаты — полезный навык.

В конце этого руководства вы научитесь:

  • Найти дубликаты в списке и подсчитать их

  • Удалить дубликаты в списках Python

  • Найти дубликаты в списке словарей и списках

Оглавление

Начнем этот урок с рассмотрения того, как найти дубликаты в списке на Python. Мы можем сделать это, используя функцию set() и метод list.count().

Как найти дубликаты в списке в Python

Метод .count() принимает один аргумент, элемент, который вы хотите посчитать, и возвращает количество раз появления этого элемента в списке. Благодаря этому мы можем создать списковое включение, которое возвращает только элементы, которые встречаются более одного раза. Давайте посмотрим, как это работает и разберем это более подробно:

# Поиск дублирующихся элементов в списке Python
numbers = [1, 2, 3, 2, 5, 3, 3, 5, 6, 3, 4, 5, 7]

# Создаем список дубликатов
duplicates = [number for number in numbers if numbers.count(number) > 1]
# Преобразуем список в множество, чтобы получить уникальные дубликаты, затем преобразуем обратно в список
unique_duplicates = list(set(duplicates))

print(unique_duplicates)

# Возвращает: [2, 3, 5]

Давайте разберем, что мы здесь сделали:

  1. Мы использовали списковое включение, чтобы включить любой элемент, который встречался в списке больше одного раза.

  2. Затем мы преобразовали это в множество, чтобы удалить все дубликаты из отфильтрованного списка

  3. Наконец, мы преобразовали множество обратно в список

В следующем разделе вы узнаете, как найти дубликаты в списке Python и подсчитать, как часто они встречаются.

Как найти дубликаты в списке и посчитать их в Python

В этом разделе вы узнаете, как считать дублирующиеся элементы в списках Python. Это позволяет преобразовать список элементов в словарь, где ключом является элемент списка, а соответствующее значение – это количество раз, которое элемент дублируется.

# Поиск дублирующихся элементов в списке Python и их подсчет
from collections import Counter

numbers = [1, 2, 3, 2, 5, 3, 3, 5, 6, 3, 4, 5, 7]

# Создаем словарь с подсчетом встречаемости каждого элемента
counts = dict(Counter(numbers))
# Создаем словарь с дублирующимися элементами и их количеством
duplicates = {key:value for key, value in counts.items() if value > 1}
print(duplicates)

# Возвращает: {2: 2, 3: 4, 5: 3}

Давайте разберем этот код, так как он немного сложнее:

  1. Мы импортируем класс Counter из библиотеки collections

  2. Мы загружаем наш список numbers

  3. Затем мы создаем объект Counter из нашего списка и преобразуем его в словарь

  4. Затем мы фильтруем наш словарь, чтобы удалить любые пары ключ:значение, где ключ встречается только один раз.

В следующем разделе вы узнаете, как удалить дубликаты из списка в Python.

Как удалить дубликаты из списка в Python

Удаление дубликатов в списке Python легко выполняется с помощью функции set(). Так как множества в Python не могут содержать дубликаты, при преобразовании списка в множество удаляются все дубликаты. Затем можно снова преобразовать множество в список, используя функцию list()

Давайте посмотрим, как мы можем сделать это на Python:

# Удаление дубликатов из списка в Python
numbers = [1, 2, 3, 2, 5, 3, 3, 5, 6, 3, 4, 5, 7]
# Преобразуем список в множество, чтобы убрать дубликаты, затем обратно в список
unique = list(set(numbers))
print(unique)

# Возвращает: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Как удалить дубликаты в списке словарей в Python

Давайте рассмотрим, как мы можем удалить дубликаты из списка словарей в Python. Часто вы будете сталкиваться с данными из Интернета в форматах, которые напоминают списки словарей. Умение удалять дубликаты из этих списков — важный навык для упрощения ваших данных.

Давайте посмотрим, как мы можем сделать это в Python, используя цикл for:

# Удаление дубликатов из списка словарей
items = [{'name':'Nik'}, {'name': 'Kate'}, {'name':'James'}, {'name':'Nik'}, {'name': 'Kate'}]
unique_items = []

# Проходим по каждому элементу в списке
for item in items:
    # Если элемент не в списке уникальных элементов, добавляем его
    if item not in unique_items:
        unique_items.append(item)

print(unique_items)

# Возвращает: [{'name': 'Nik'}, {'name': 'Kate'}, {'name': 'James'}]

Этот метод будет включать только полные дубликаты. Это означает, что если в словаре есть, скажем, дополнительная пара ключ-значение, он будет включён.

Как удалить дубликаты в списке списков в Python

Мы можем использовать тот же подход для удаления дубликатов из списка списков в Python. Снова, этот подход потребует, чтобы список был полностью одинаковым, чтобы его можно было считать дубликатом. В этом случае даже разные порядки будут считаться уникальными.

Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Удаление дубликатов из списка списков в Python
list_of_lists = [[1,2,3], [1,2], [2,3], [1,2,3], [2,3], [1,2,3,4]]
unique = []

# Проходим по каждому подсписку в списке
for sublist in list_of_lists:
    # Если подсписок не в списке уникальных подсписков, добавляем его
    if sublist not in unique:
        unique.append(sublist)

print(unique)

# Возвращает: [[1, 2, 3], [1, 2], [2, 3], [1, 2, 3, 4]]

Мы перебираем каждый подсписок в нашем списке списков и проверяем, существует ли элемент в нашем уникальном списке. Если элемент еще не существует (иными словами, он уникален на данный момент), то он добавляется в наш список. Это гарантирует, что элемент добавляется в список только один раз.

Заключение

В этом руководстве вы узнали, как работать с дублирующимися элементами в списках Python. Сначала вы узнали, как идентифицировать повторяющиеся элементы и подсчитывать, как часто они встречаются. Затем вы узнали, как удалить дублирующиеся элементы из списка с помощью функции set(). Далее вы узнали, как удалить дублирующиеся элементы из списка словарей и списка списков в Python.

Работа со списками значительно улучшает ваши навыки программирования на Python. Поскольку эти структуры данных невероятно распространены, умение работать с ними делает вас намного более уверенным и способным разработчиком.

Дополнительные ресурсы

Чтобы узнать о связанных темах, ознакомьтесь с учебными пособиями ниже:

  • Python: объединить списки – объединить списки (8 способов)

  • Python: подсчитать количество вхождений в списке (6 способов)

  • Разница в списках Python: найдите разницу между двумя списками Python

Для выполнения этой задачи мы воспользуемся классом Counter из модуля collections. Затем . Давайте посмотрим на код и затем разберем шаги построчно:

Чтобы узнать о других способах удаления дубликатов из списка в Python, , где рассматривается множество различных методов! В следующем разделе вы узнаете, как находить дубликаты в списке словарей.

Чтобы узнать больше о классе Counter из библиотеки collections,

отфильтруем получившийся словарь с помощью генератора словарей
ознакомьтесь с этим руководством
ознакомьтесь с официальной документацией здесь
Как найти дубликаты в списке в Python
Как найти дубликаты в списке и посчитать их в Python
Как удалить дубликаты из списка в Python
Как удалить дубликаты в списке словарей в Python
Как удалить дубликаты в списке списков в Python
Заключение
Дополнительные ресурсы