Question

我想删除那些在索引0处具有相同值的元组，除了第一次出现。我看了其他类似的问题，但没有得到我正在寻找的特定答案。有人能帮帮我吗？以下是我的尝试。

from itertools import groupby
import random
Newlist = []

abc = [(1,2,3), (2,3,4), (1,0,3),(0,2,0), (2,4,5),(5,4,3), (0,4,1)]

Newlist = [random.choice(tuple(g)) for _, g in groupby(abc, key=lambda x: x[0])]
print Newlist

我的预期输出：[(1,2,3), (2,3,4), (0,2,0), (5,4,3)]

Answer 1

一种简单的方法是循环遍历列表并跟踪您已找到的元素：

abc = [(1,2,3), (2,3,4), (1,0,3),(0,2,0), (2,4,5),(5,4,3), (0,4,1)]
found = set()
NewList = []
for a in abc:
    if a[0] not in found:
        NewList.append(a)
    found.add(a[0])
print(NewList)
#[(1, 2, 3), (2, 3, 4), (0, 2, 0), (5, 4, 3)]

found是set。在每次迭代中，我们检查元组中的第一个元素是否已经在found中。如果没有，我们将整个元组追加到NewList。在每次迭代结束时，我们将元组的第一个元素添加到found。

Answer 2

itertools recipes（Python 2：itertools recipes，但在这种情况下基本上没有区别）包含一个配方，比implementation {{3}更通用}}。它还使用set：

Python 2：

from itertools import ifilterfalse as filterfalse

Python 3：

from itertools import filterfalse

def unique_everseen(iterable, key=None):
    "List unique elements, preserving order. Remember all elements ever seen."
    # unique_everseen('AAAABBBCCDAABBB') --> A B C D
    # unique_everseen('ABBCcAD', str.lower) --> A B C D
    seen = set()
    seen_add = seen.add
    if key is None:
        for element in filterfalse(seen.__contains__, iterable):
            seen_add(element)
            yield element
    else:
        for element in iterable:
            k = key(element)
            if k not in seen:
                seen_add(k)
                yield element

将其用于：

abc = [(1,2,3), (2,3,4), (1,0,3),(0,2,0), (2,4,5),(5,4,3), (0,4,1)]
Newlist = list(unique_everseen(abc, key=lambda x: x[0]))
print Newlist
# [(1, 2, 3), (2, 3, 4), (0, 2, 0), (5, 4, 3)]

由于set.add方法的缓存（仅在您的abc很大时才真正相关），这应该稍快一些，并且还应该更加通用，因为它会使key函数一个参数。

除此之外，我在评论中已经提到的相同限制适用：这仅在元组的第一个元素实际可以清洗时才有效（当然，这些数字与给定的例子一样）。

Answer 3

使用OrderedDict的更好选择：

from collections import OrderedDict

abc = [(1,2,3), (2,3,4), (1,0,3), (0,2,0), (2,4,5),(5,4,3), (0,4,1)]
d = OrderedDict()
for t in abc:
    d.setdefault(t[0], t)
abc_unique = list(d.values())
print(abc_unique)

输出：

[(1, 2, 3), (2, 3, 4), (0, 2, 0), (5, 4, 3)]

简单但效率不高：

abc = [(1,2,3), (2,3,4), (1,0,3), (0,2,0), (2,4,5),(5,4,3), (0,4,1)]
abc_unique = [t for i, t in enumerate(abc) if not any(t[0] == p[0] for p in abc[:i])]
print(abc_unique)

输出：

[(1, 2, 3), (2, 3, 4), (0, 2, 0), (5, 4, 3)]

Answer 4

@PatrickHaugh声称：

但问题是明确维持秩序元组。我不认为有使用groupby的解决方案

我绝不会错过使用groupby()的机会。这是我的解决方案没有排序（一次或两次）：

from itertools import groupby, chain

abc = [(1, 2, 3), (2, 3, 4), (1, 0, 3), (0, 2, 0), (2, 4, 5), (5, 4, 3), (0, 4, 1)]

Newlist = list((lambda s: chain.from_iterable(g for f, g in groupby(abc, lambda k: s.get(k[0]) != s.setdefault(k[0], True)) if f))({}))

print(Newlist)

<强>输出

% python3 test.py
[(1, 2, 3), (2, 3, 4), (0, 2, 0), (5, 4, 3)]
%

Answer 5

要正确使用groupby，必须对序列进行排序：

>>> [next(g) for k,g in groupby(sorted(abc, key=lambda x:x[0]), key=lambda x:x[0])]
[(0, 2, 0), (1, 2, 3), (2, 3, 4), (5, 4, 3)]

或者如果你需要你的例子的非常精确的顺序（即保持原始顺序）：

>>> [t[2:] for t in sorted([next(g) for k,g in groupby(sorted([(t[0], i)+t for i,t in enumerate(abc)]), lambda x:x[0])], key=lambda x:x[1])]
[(1, 2, 3), (2, 3, 4), (0, 2, 0), (5, 4, 3)]

这里的技巧是在groupby（）步骤之后添加一个字段以保持原始顺序恢复。

编辑：甚至更短：

>>> [t[1:] for t in sorted([next(g)[1:] for k,g in groupby(sorted([(t[0], i)+t for i,t in enumerate(abc)]), lambda x:x[0])])]
[(1, 2, 3), (2, 3, 4), (0, 2, 0), (5, 4, 3)]

如何在保持元组顺序的同时根据元组的索引值从列表中删除重复的元组？

5 个答案: