在python中查找列表的唯一元素的索引？答案

【问题标题】：Find the indexes of unique elements of a list in python?在python中查找列表的唯一元素的索引？
【发布时间】：2019-11-11 20:01:22
【问题描述】：

我有一个这样的列表：

l=[1,2,2,3,4,5,5,5]

我们可以看到列表列表包含 5 个唯一值，总计 8 个值。

我想要列表格式的列表中唯一值的索引。

所以输出看起来像：

indexes=[0,1,3,4,5]

如何使用python最有效的方式？

【问题讨论】：

如果这是熊猫系列，就做pd.Series(l).drop_duplicates().index否则如果这是一个列表，你不需要熊猫，
l.index[~l.duplicated()] 是 l 是一个系列
这是一个专门的熊猫问题吗？它被标记为pandas，但问题中没有特定于熊猫的内容。
你解决这个问题的方法在哪里？您的代码有什么具体问题？你的minimal reproducible example 在哪里？你尝试了什么？
请同时发布您尝试解决问题的代码。在目前的状态下，您的问题没有任何努力。

标签： python list indexing

【解决方案1】：

如果这不是特定于 pandas 的问题，并且 l 只是一个普通的旧列表，我会检查它并保留一个从值到保存它的第一个索引的有序映射。然后，您可以返回地图值：

from collections import OrderedDict
def get_unique_indexes(l):
    # OrdedDict is used to preserve the order of the indexes
    result = OrderedDict()
    for i in range(0, len(l)):
        val = l[i]
        if not val in result:
            result[val] = i

    return result.values()

【讨论】：

我会使用 for i, val in enumerate(l): 而不是 range 和 len。

【解决方案2】：

您可以遍历您的列表。当您第一次看到一个项目时，将其添加到一个表明它已被看到的集合中，并将数字添加到结果列表中。跳过其他。这将使索引保持项目在列表中首次出现的顺序：

def uniqueIndexes(l):
    seen = set()
    res = []
    for i, n in enumerate(l):
        if n not in seen:
            res.append(i)
            seen.add(n)
    return res

l=[1,2,2,3,4,5,5,5,2]

uniqueIndexes(l)

结果：

[0, 1, 3, 4, 5]

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以为此使用内置类型。

代码

l=[1,2,2,3,4,5,5,5]

indexes = [l.index(x) for x in set(l)]

解释

set
列表中的所有唯一成员。
list.index
返回元素的第一个索引。

正如 cmets 中所指出的，如果顺序对您很重要，您可以在 set 或生成的索引列表中使用 sorted，具体取决于提供的数据。如果数据已经排序，我建议这样做：

indexes = [l.index(x) for x in sorted(set(l))]

【讨论】：

index() 将返回第一次出现的位置
对，@mamun 但set(l) 会按顺序迭代项目吗？
是的，没错。他需要稍后执行sort() 才能使索引的顺序正确，或者需要更好的方法。
@MarkMeyer 不是由 OP 指定的，但我们可以使用 sorted 来按顺序排列索引... @mamun "s.index(x) = 第一次出现 x 的索引在 s" - 来自here

【解决方案4】：

这是可以做到的：

l=[1,2,2,3,4,5,5,5] # Your list
indexes=[] # Your output list
for elem in set(l):
       indexes.append(l.index(elem))

在for循环中，取集合的每个元素，并使用list.index()方法取出列表中元素的索引（返回所需类型的第一个元素的索引）和值被插入到索引列表中。

这就是它的工作原理。（我喜欢解释，所以请为我的冗长文章道歉！）

谢谢。

【讨论】：

【解决方案5】：

为什么这里没有人提到np.unique？？

import numpy as np
np.unique([1,6,6,2,2,3,4,5,5,5], return_index=True)

>>> (array([1, 2, 3, 4, 5, 6]), array([0, 3, 5, 6, 7, 1], dtype=int64))

第一个数组包含 (sorted) 唯一值，第二个数组（如果 return_index 设置为 True 则返回）是第一次出现的索引列表

【讨论】：