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
  • Удаление дубликатов из списка Python с использованием циклов for
  • Удаление дубликатов из списка Python с использованием включения списка
  • Использование словарей Python для удаления дубликатов из списка
  • Использование множеств Python для удаления дубликатов из списка
  • Удаление дубликатов из списка Python с использованием collections
  • Использование numpy для удаления дубликатов из списка Python
  • Использование pandas для удаления дубликатов из списка Python
  • Заключение
  1. Python
  2. Python Dictionaries

Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)

PreviousСлияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)NextPython: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)

Last updated 5 months ago

В этом учебном пособии вы узнаете, как использовать Python для удаления дубликатов из списка. Умение работать со списками Python — это важный навык для любого питониста. Умение удалять дубликаты может быть очень полезным при работе с данными, где частота элементов не важна.

Вы узнаете, как удалять дубликаты из списка Python, сохраняя порядок или когда порядок не имеет значения. Вы узнаете, как это делать с использованием наивных методов, включений списка, множеств, словарей, библиотеки collections, numpy и pandas.

Оглавление

Удаление дубликатов из списка Python с использованием циклов for

Самый наивный способ удаления дубликатов из списка Python — это использование цикла for. Этот метод включает проход по каждому элементу списка и проверку, существует ли он уже в другом списке.

Давайте посмотрим, как это выглядит в Python:

# Удаление дубликатов из списка Python с использованием цикла for

duplicated_list = [1, 1, 2, 1, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
deduplicated_list = list()

for item in duplicated_list:
    if item not in deduplicated_list:
        deduplicated_list.append(item)

print(deduplicated_list)

Давайте разберем, что мы сделали:

  • Мы создали новый пустой список для хранения уникальных элементов

  • Мы прошли по каждому элементу в нашем исходном списке и проверили, существует ли он в новом списке

  • Если его нет, мы добавили элемент в наш список. Если он существует, то мы ничего не делали

В следующем разделе вы узнаете, как удалить дубликаты из списка Python с использованием включения списка.

Удаление дубликатов из списка Python с использованием включения списка

Аналогично методу с использованием циклов for, вы также можете использовать включения списка Python для удаления дубликатов из списка. Процесс здесь немного отличается от обычного включения списка, так как мы будем использовать включение больше для прохода по списку.

Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Удаление дубликатов из списка Python с использованием включения списка

duplicated_list = [1, 1, 2, 1, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
deduplicated_list = list()

[deduplicated_list.append(item) for item in duplicated_list if item not in deduplicated_list]

print(deduplicated_list)

Этот подход немного неудобен, так как включение списка стоит само по себе. Это может сделать код менее интуитивным для понимания, так как включения списка часто используются для создания новых списков. Однако, поскольку мы только проходим по списку и добавляем в другой список, новый список не создается с помощью включения.

В следующем разделе вы узнаете, как использовать словари Python для удаления дубликатов из списка.

Использование словарей Python для удаления дубликатов из списка

Начиная с Python 3.7, словари Python сохраняют исходный порядок элементов, переданных в них. Хотя этот метод будет работать для версий ранее Python 3.7, результирующий список без дубликатов не сохранит порядок исходного списка.

Причина, по которой преобразование списка в словарь работает, заключается в том, что ключи словаря должны быть уникальными. Важно отметить, что ключи словарей Python должны быть хешируемыми, то есть неизменяемыми. Если ваш список содержит изменяемые элементы, этот подход не сработает.

Давайте посмотрим, как мы можем использовать словари Python для удаления дубликатов из списка:

# Удаление дубликатов из списка Python с использованием словаря

duplicated_list = [1, 1, 2, 1, 3, 4, 1, 2, 3, 4]

dictionary = dict.fromkeys(duplicated_list)
deduplicated_list = list(dictionary)

print(deduplicated_list)

# Возвращает: [1, 2, 3, 4]

Давайте разберем, что мы сделали:

  • Мы создали словарь с помощью метода .fromkeys(), который использует переданные ему элементы для создания словаря с ключами из объекта

  • Затем мы преобразовали словарь в список с помощью функции list(), которая создает список из ключей в словаре

В следующем разделе вы узнаете, как использовать множества Python для удаления дубликатов из списка.

Нужно проверить, существует ли ключ в словаре Python? Ознакомьтесь с этим учебником, который учит пяти различным способам проверки существования ключа в словаре Python, включая возврат значения по умолчанию.

Использование множеств Python для удаления дубликатов из списка

Множества — это уникальные структуры данных Python, которые создаются с помощью фигурных скобок {}. Они содержат только уникальные элементы и являются неупорядоченными и неиндексированными.

Поскольку множества Python уникальны, когда мы создаем множество на основе другого объекта, такого как список, дублирующиеся элементы удаляются.

Что мы можем сделать, так это сначала преобразовать наш список в множество, а затем обратно в список.

Давайте посмотрим, как это выглядит в Python:

# Удаление дубликатов из списка Python с использованием множества

duplicated_list = [1, 1, 2, 1, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
deduplicated_list = list(set(duplicated_list))

print(deduplicated_list)

# Возвращает: [1, 2, 3, 4]

Что мы сделали:

  • Мы передали наш исходный список в функцию set(), которая создала множество и удалила все дублирующиеся элементы

  • Затем мы передали это множество в функцию list(), чтобы создать новый список

В следующем разделе вы узнаете, как использовать библиотеку collections для удаления дубликатов из списка Python.

Хотите узнать, как использовать функцию zip() Python для итерации по двум спискам? Этот учебник объясняет, что делает функция zip(), и показывает несколько креативных способов использования функции.

Удаление дубликатов из списка Python с использованием collections

Если вы работаете с более старой версией Python, которая не поддерживает упорядоченные словари (до Python 3.6), вы также можете использовать библиотеку collections для достижения очень похожего результата.

Мы используем библиотеку collections для создания упорядоченного словаря, а затем преобразуем его обратно в список.

Давайте посмотрим, как это работает:

# Удаление дубликатов из списка Python с использованием collections
from collections import OrderedDict

duplicated_list = [1, 1, 2, 1, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
deduplicated_list = list(OrderedDict.fromkeys(duplicated_list))

print(deduplicated_list)

# Возвращает: [1, 2, 3, 4]

В следующем разделе вы узнаете, как использовать numpy для удаления дубликатов из списка.

Использование numpy для удаления дубликатов из списка Python

Популярная библиотека numpy имеет объект, похожий на список, называемый массивами. То, что великолепно в этих массивах, так это то, что у них есть множество полезных методов.

Один из этих методов — это функция unique(), которая находит уникальные элементы в массиве.

Давайте посмотрим, как мы можем использовать numpy для удаления дубликатов из списка Python:

# Удаление дубликатов из списка Python с использованием массива numpy
import numpy as np

duplicated_list = [1, 1, 2, 1, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
deduplicated_list = np.unique(np.array(duplicated_list)).tolist()

print(deduplicated_list)

# Возвращает: [1, 2, 3, 4]

Здесь мы сначала создаем массив из нашего списка, передаем его в функцию unique(), а затем используем метод .tolist(), чтобы создать список из массива.

В заключительном разделе вы узнаете, как использовать pandas для удаления дубликатов из списка Python.

Использование pandas для удаления дубликатов из списка Python

В этом заключительном разделе вы узнаете, как использовать популярную библиотеку pandas для удаления дубликатов из списка Python.

Pandas использует массив numpy и создает объект Pandas Series. Эти объекты также похожи на списки Python, но расширены множеством функций и методов, которые можно к ним применить.

Давайте посмотрим, как это можно сделать в Python и Pandas:

# Удаление дубликатов из списка Python с использованием Pandas
import pandas as pd

duplicated_list = [1, 1, 2, 1, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
deduplicated_list = pd.Series(duplicated_list).unique().tolist()

print(deduplicated_list)

# Возвращает: [1, 2, 3, 4]

Здесь мы сначала создали объект pd.Series(), затем применили метод .unique(), и, наконец, использовали метод .tolist(), чтобы вернуть список.

Нужно автоматизировать переименование файлов? Ознакомьтесь с этим подробным руководством по использованию pathlib для переименования файлов. Больше визуального обучения, весь урок также доступен в видео в статье!

Заключение

В этом учебном пособии вы узнали несколько различных способов удаления дубликатов из списка Python. Вы узнали несколько наивных методов, включая использование циклов for и включений списка. Вы также узнали, как использовать множества и словари для удаления дубликатов, а также как использовать другие библиотеки, такие как collections, numpy и pandas.

Хотите узнать больше о включениях списка Python? Ознакомьтесь с этим подробным учебником, который охватывает все, что вам нужно знать, с практическими примерами. Больше визуального обучения, посмотрите мой видеоурок на YouTube .

Чтобы узнать больше о библиотеке collections, ознакомьтесь с официальной документацией ..

здесь
здесь
Удаление дубликатов из списка Python с использованием циклов for
Удаление дубликатов из списка Python с использованием включения списка
Использование словарей Python для удаления дубликатов из списка
Использование множеств Python для удаления дубликатов из списка
Удаление дубликатов из списка Python с использованием collections
Использование numpy для удаления дубликатов из списка Python
Использование pandas для удаления дубликатов из списка Python
Заключение