Сделать все значения списка уникальными

1️⃣ Как кратко ответить

Для получения уникальных значений из списка в Python можно использовать преобразование списка в множество с последующим преобразованием обратно в список: unique_list = list(set(original_list)). Это удаляет дубликаты, но не сохраняет порядок. Для сохранения порядка можно использовать unique_list = list(dict.fromkeys(original_list)).

2️⃣ Подробное объяснение темы

Преобразование списка в множество

Множество (set) в Python — это коллекция, которая автоматически удаляет дубликаты, так как в нем могут храниться только уникальные элементы. Преобразование списка в множество и обратно в список — это простой способ удалить дубликаты:

original_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
# Преобразуем список в множество, чтобы удалить дубликаты
unique_set = set(original_list)
# Преобразуем множество обратно в список
unique_list = list(unique_set)
print(unique_list)  # Вывод: [1, 2, 3, 4, 5]

• original_list — исходный список с дубликатами.
• set(original_list) — преобразует список в множество, удаляя дубликаты.
• list(unique_set) — преобразует множество обратно в список.

Этот метод не сохраняет порядок элементов, так как множества неупорядочены.

Сохранение порядка с использованием dict.fromkeys()

Если важно сохранить порядок элементов, можно использовать dict.fromkeys(), который создает словарь с уникальными ключами, сохраняя порядок их появления:

original_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
# Используем dict.fromkeys для сохранения порядка и удаления дубликатов
unique_list = list(dict.fromkeys(original_list))
print(unique_list)  # Вывод: [1, 2, 3, 4, 5]

• dict.fromkeys(original_list) — создает словарь, где ключи — элементы списка, а значения — None. Поскольку словари в Python 3.7+ сохраняют порядок добавления ключей, порядок элементов сохраняется.
• list(...) — преобразует ключи словаря обратно в список.

Зачем это нужно

Удаление дубликатов из списка может быть необходимо в различных ситуациях, например, при обработке данных, где важно учитывать только уникальные значения, или при оптимизации хранения данных, чтобы избежать избыточности.

Применение

• Обработка данных: Удаление дубликатов из списков данных, таких как списки пользователей, транзакций и т.д.
• Оптимизация: Уменьшение объема данных для хранения и обработки.
• Анализ данных: Подготовка данных для анализа, где важны только уникальные значения.