python列表中重复项的索引

时间:2011-03-24 12:37:05

标签: python

有谁知道如何在python列表中获取重复项的索引位置? 我已经尝试过这样做,它只给我一个列表中项目第一次出现的索引。

List = ['A', 'B', 'A', 'C', 'E']

我希望它能给我:

index 0: A   
index 2: A

18 个答案:

答案 0 :(得分:42)

您希望将可选的第二个参数传递给index,即您希望索引开始查找的位置。找到每个匹配项后,将此参数重置为刚找到的匹配项后的位置。

def list_duplicates_of(seq,item):
    start_at = -1
    locs = []
    while True:
        try:
            loc = seq.index(item,start_at+1)
        except ValueError:
            break
        else:
            locs.append(loc)
            start_at = loc
    return locs

source = "ABABDBAAEDSBQEWBAFLSAFB"
print(list_duplicates_of(source, 'B'))

打印:

[1, 3, 5, 11, 15, 22]

您可以在一次传递源中一次性找到所有重复项,方法是使用defaultdict保存所有项目的所有位置列表,并返回多次看到的项目。

from collections import defaultdict

def list_duplicates(seq):
    tally = defaultdict(list)
    for i,item in enumerate(seq):
        tally[item].append(i)
    return ((key,locs) for key,locs in tally.items() 
                            if len(locs)>1)

for dup in sorted(list_duplicates(source)):
    print(dup)

打印:

('A', [0, 2, 6, 7, 16, 20])
('B', [1, 3, 5, 11, 15, 22])
('D', [4, 9])
('E', [8, 13])
('F', [17, 21])
('S', [10, 19])

如果要针对同一源对各种键进行重复测试,可以使用functools.partial创建一个新的函数变量,使用“部分完整”参数列表,即指定seq,但省略要搜索的项目:

from functools import partial
dups_in_source = partial(list_duplicates_of, source)

for c in "ABDEFS":
    print(c, dups_in_source(c))

打印:

A [0, 2, 6, 7, 16, 20]
B [1, 3, 5, 11, 15, 22]
D [4, 9]
E [8, 13]
F [17, 21]
S [10, 19]

答案 1 :(得分:14)

>>> def duplicates(lst, item):
...   return [i for i, x in enumerate(lst) if x == item]
... 
>>> duplicates(List, "A")
[0, 2]

要获取所有重复项,您可以使用以下方法,但效率不高。如果效率很重要,那么你应该考虑使用Ignacio的解决方案。

>>> dict((x, duplicates(List, x)) for x in set(List) if List.count(x) > 1)
{'A': [0, 2]}

至于使用index的{​​{1}}方法来解决它,该方法采用第二个可选参数来指示从哪里开始,因此您可以使用先前的索引加1来重复调用它。 / p>

list

编辑修复了评论中引发的问题。

答案 2 :(得分:13)

dups = collections.defaultdict(list)
for i, e in enumerate(L):
  dups[e].append(i)
for k, v in sorted(dups.iteritems()):
  if len(v) >= 2:
    print '%s: %r' % (k, v)

从那里推断。

答案 3 :(得分:10)

我对此处建议的所有解决方案进行了基准测试,并为此问题添加了另一种解决方案(在答案的最后描述)。

基准

首先是基准。我在n范围内初始化[1, n/2]个随机整数列表,然后在所有算法上调用timeit

@ Paul McGuire和@ Ignacio Vazquez-Abrams的解决方案的工作速度大约是100个整数列表中其余部分的两倍:

Testing algorithm on the list of 100 items using 10000 loops
Algorithm: dupl_eat
Timing: 1.46247477189
####################
Algorithm: dupl_utdemir
Timing: 2.93324529055
####################
Algorithm: dupl_lthaulow
Timing: 3.89198786645
####################
Algorithm: dupl_pmcguire
Timing: 0.583058259784
####################
Algorithm: dupl_ivazques_abrams
Timing: 0.645062989076
####################
Algorithm: dupl_rbespal
Timing: 1.06523873786
####################

如果您将项目数量更改为1000,差异会变得更大(顺便说一句,如果有人能解释原因,我会很高兴):

Testing algorithm on the list of 1000 items using 1000 loops
Algorithm: dupl_eat
Timing: 5.46171654555
####################
Algorithm: dupl_utdemir
Timing: 25.5582547323
####################
Algorithm: dupl_lthaulow
Timing: 39.284285326
####################
Algorithm: dupl_pmcguire
Timing: 0.56558489513
####################
Algorithm: dupl_ivazques_abrams
Timing: 0.615980005148
####################
Algorithm: dupl_rbespal
Timing: 1.21610942322
####################

在较大的列表中,@ Paul McGuire的解决方案仍然是最有效的,我的算法开始出现问题。

Testing algorithm on the list of 1000000 items using 1 loops
Algorithm: dupl_pmcguire
Timing: 1.5019953958
####################
Algorithm: dupl_ivazques_abrams
Timing: 1.70856155898
####################
Algorithm: dupl_rbespal
Timing: 3.95820421595
####################

基准的完整代码是here

另一种算法

以下是我对同一问题的解决方案:

def dupl_rbespal(c):
    alreadyAdded = False
    dupl_c = dict()
    sorted_ind_c = sorted(range(len(c)), key=lambda x: c[x]) # sort incoming list but save the indexes of sorted items

    for i in xrange(len(c) - 1): # loop over indexes of sorted items
        if c[sorted_ind_c[i]] == c[sorted_ind_c[i+1]]: # if two consecutive indexes point to the same value, add it to the duplicates
            if not alreadyAdded:
                dupl_c[c[sorted_ind_c[i]]] = [sorted_ind_c[i], sorted_ind_c[i+1]]
                alreadyAdded = True
            else:
                dupl_c[c[sorted_ind_c[i]]].append( sorted_ind_c[i+1] )
        else:
            alreadyAdded = False
    return dupl_c

虽然它不是最好的但它允许我为我的问题生成一点点不同的结构(我需要类似于相同值的索引的链接列表)

答案 4 :(得分:6)

在集合模块中使用新的“Counter”类,基于lazyr的答案:

>>> import collections
>>> def duplicates(n): #n="123123123"
...     counter=collections.Counter(n) #{'1': 3, '3': 3, '2': 3}
...     dups=[i for i in counter if counter[i]!=1] #['1','3','2']
...     result={}
...     for item in dups:
...             result[item]=[i for i,j in enumerate(n) if j==item] 
...     return result
... 
>>> duplicates("123123123")
{'1': [0, 3, 6], '3': [2, 5, 8], '2': [1, 4, 7]}

答案 5 :(得分:5)

from collections import Counter, defaultdict

def duplicates(lst):
    cnt= Counter(lst)
    return [key for key in cnt.keys() if cnt[key]> 1]

def duplicates_indices(lst):
    dup, ind= duplicates(lst), defaultdict(list)
    for i, v in enumerate(lst):
        if v in dup: ind[v].append(i)
    return ind

lst= ['a', 'b', 'a', 'c', 'b', 'a', 'e']
print duplicates(lst) # ['a', 'b']
print duplicates_indices(lst) # ..., {'a': [0, 2, 5], 'b': [1, 4]})

稍微更正交(因此更有用)的实现将是:

from collections import Counter, defaultdict

def duplicates(lst):
    cnt= Counter(lst)
    return [key for key in cnt.keys() if cnt[key]> 1]

def indices(lst, items= None):
    items, ind= set(lst) if items is None else items, defaultdict(list)
    for i, v in enumerate(lst):
        if v in items: ind[v].append(i)
    return ind

lst= ['a', 'b', 'a', 'c', 'b', 'a', 'e']
print indices(lst, duplicates(lst)) # ..., {'a': [0, 2, 5], 'b': [1, 4]})

答案 6 :(得分:5)

我认为在经历了很多烦恼之后我找到了一个简单的解决方案:

if elem in string_list:
    counter = 0
    elem_pos = []
    for i in string_list:
        if i == elem:
            elem_pos.append(counter)
        counter = counter + 1
    print(elem_pos)

这将打印一个列表,为您提供特定元素(“elem”)

的索引

答案 7 :(得分:2)

哇,大家的回答太长了。我只使用pandas dataframemaskingduplicated函数(keep=False将所有重复标记为True,而不仅仅是第一个或最后一个):

import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(42)  # make results reproducible

int_df = pd.DataFrame({'int_list': np.random.randint(1, 20, size=10)})
dupes = int_df['int_list'].duplicated(keep=False)
print(int_df['int_list'][dupes].index)

这应该返回Int64Index([0, 2, 3, 4, 6, 7, 9], dtype='int64')

答案 8 :(得分:1)

在一行中包含 pandas 1.2.2numpy

 import numpy as np
 import pandas as pd
 
 idx = np.where(pd.DataFrame(List).duplicated(keep=False))

参数 keep=False 会将每个重复项标记为 True,而 np.where() 将返回一个数组,其中包含数组中元素为 True 的索引。

答案 9 :(得分:0)

def dup_list(my_list, value):
    '''
    dup_list(list,value)
        This function finds the indices of values in a list including duplicated values.

        list: the list you are working on

        value: the item of the list you want to find the index of

            NB: if a value is duplcated, its indices are stored in a list
            If only one occurence of the value, the index is stored as an integer.

            Therefore use isinstance method to know how to handle the returned value
    '''
    value_list = []
    index_list = []
    index_of_duped = []

    if my_list.count(value) == 1:
        return my_list.index(value)  
        
    elif my_list.count(value) < 1:
        return 'Your argument is not in the list'

    else:
        for item in my_list:
            value_list.append(item)
            length = len(value_list)
            index = length - 1
            index_list.append(index)

            if item == value:
                index_of_duped.append(max(index_list))

        return index_of_duped

# function call eg dup_list(my_list, 'john')

答案 10 :(得分:0)

以下是适用于多个重复项的一种,您无需指定任何值:

List = ['A', 'B', 'A', 'C', 'E', 'B'] # duplicate two 'A's two 'B's

ix_list = []
for i in range(len(List)):
    try:
        dup_ix = List[(i+1):].index(List[i]) + (i + 1) # dup onwards + (i + 1)
        ix_list.extend([i, dup_ix]) # if found no error, add i also
    except:
        pass
    
ix_list.sort()

print(ix_list)
[0, 1, 2, 5]

答案 11 :(得分:0)

{{1}}

答案 12 :(得分:0)

def index(arr, num):
    for i, x in enumerate(arr):
        if x == num:
            print(x, i)

#index(List, 'A')

答案 13 :(得分:0)

a= [2,3,4,5,6,2,3,2,4,2]
search=2
pos=0
positions=[]

while (search in a):
    pos+=a.index(search)
    positions.append(pos)
    a=a[a.index(search)+1:]
    pos+=1

print "search found at:",positions

答案 14 :(得分:0)

string_list = ['A', 'B', 'C', 'B', 'D', 'B']
pos_list = []
for i in range(len(string_list)):
    if string_list[i] = ='B':
        pos_list.append(i)
print pos_list

答案 15 :(得分:0)

我将提到处理列表中重复项的更明显的方法。在复杂性方面,字典是要走的路,因为每个查找都是O(1)。如果你只对复制品感兴趣,你会更聪明......

my_list = [1,1,2,3,4,5,5]
my_dict = {}
for (ind,elem) in enumerate(my_list):
    if elem in my_dict:
        my_dict[elem].append(ind)
    else:
        my_dict.update({elem:[ind]})

for key,value in my_dict.iteritems():
    if len(value) > 1:
        print "key(%s) has indices (%s)" %(key,value)

打印以下内容:

key(1) has indices ([0, 1])
key(5) has indices ([5, 6])

答案 16 :(得分:-1)

您还可以如下使用列表推导:

List = ['A', 'B', 'A', 'C', 'E']

## you could pass a variable instead of "A"
idx = [i for i in range(len(List)) if List[i] == "A"] 

print(idx)
[0, 2]

答案 17 :(得分:-2)

大家好我简单地说:

i = [1,2,1,3]
k = 0
for ii in i:    
if ii == 1 :
    print ("index of 1 = ", k)
k = k+1

输出

指数1 = 0

指数1 = 2