如何根据元组的索引值从列表中删除重复的元组，同时保持元组的顺序？ [复制]

Question

我想删除那些在索引 0 处具有相同值的元组，但第一次出现除外。我查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？ 以下是我尝试过的。

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

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)]

或者如果您需要示例的非常精确的顺序（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)]

这里的诀窍是添加一个字段以在 groupby() 步骤之后保持原始顺序恢复。

编辑：甚至更短一点：

>>> [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)]

Answer 2

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 3

一种简单的方法是遍历列表并跟踪您已经找到的元素：

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，我们将整个元组附加到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 4

itertools recipes（Python 2：itertools recipes，但在这种情况下基本上没有区别）包含一个方法，它比@pault 的implementation 更通用一点。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

使用它：

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)]

这应该稍微快一些，因为 set.add 方法的缓存（仅当您的 abc 很大时才真正相关）并且还应该更通用，因为它使 key 函数成为参数。

除此之外，我在评论中已经提到的相同限制适用：这仅适用于元组的第一个元素实际上是可散列的（当然，如给定示例中的数字是）。

Answer 5

@PatrickHaugh 声称：

但问题显然是关于维护 元组。我认为没有使用 groupby 的解决方案

我从不错过 (ab) 使用 groupby() 的机会。这是我的无排序解决方案（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)

输出

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