1. 為什麼需要在 Python 中移除列表的重複項目？ 在 Python 中移除列表中的重複項目在許多情況下都非常重要。特別是在處理大量資料時，為了確保資料的唯一性並進行高效的處理，這是一項不可或缺的操作。需要刪除重複項目的原因 提升資料分析的準確性 在資料分析中，如果包含重複的資料，可能會導致結果不準確。例如，在統計銷售數據或問卷結果時，重複項可能會導致錯誤的結論。與資料庫整合 當使用 Python 將資料匯入資料庫時，如果唯一鍵重複，會產生錯誤。事先使用 Python 移除重複項目，可以讓資料處理流程更加順利。提高處理效率 資料過於龐大會對記憶體與處理時間造成負擔。特別是在處理大量資料時，移除重複可以有效改善整體系統效能。常見的重複刪除使用情境 資料清理：整理從網頁爬蟲取得的資料時。 重複檢測：例如商品庫存清單或用戶註冊資訊的重複確認。 列表操作：需要在特定的列表處理中刪除重複資料時。 本文的目的 本篇文章將介紹如何使用 Python 移除列表中的重複項目，從基礎方法到進階技巧都有所涵蓋。內容適合初學者，並包含保留順序與效能優化的方法，幫助讀者根據自身需求選擇最適合的方式。
2. 使用 set 移除列表中的重複項目 在 Python 中，最基本的重複刪除方法就是使用 set。set 是 Python 的內建資料型態，具有「不允許重複」的特性。透過這個特性，可以輕鬆地刪除列表中的重複元素。基本程式碼範例 以下程式碼示範如何刪除列表中重複的元素，並建立一個只包含唯一值的新列表。# 原始列表
my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
# 使用 set 移除重複
unique_list = list(set(my_list))
print(unique_list) # 結果: [1, 2, 3, 4, 5]執行結果與動作說明 輸入 ：[1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]輸出 ：[1, 2, 3, 4, 5]（重複的 2 和 4 已被移除）set，可以自動移除重複元素。接著再使用 list() 函數將 set 轉換回列表。使用 set 的優點 簡單直觀 程式碼簡潔明瞭，初學者也能輕鬆理解。處理速度快 由於 set 的特性，可高效執行重複刪除。使用 set 時需注意的事項 原始列表的順序不會被保留 請看以下範例。# 原始列表
my_list = [4, 3, 4, 2, 1]
# 使用 set 移除重複
unique_list = list(set(my_list))
print(unique_list) # 結果: [1, 2, 3, 4]set 會導致列表中的元素順序被打亂。因此，在順序重要的情況下，需要考慮使用其他方法。適合使用 set 的情境 下一節將說明如何在保留順序的情況下進行重複刪除。3. 保留順序的情況下刪除重複項目的方法 當你在使用 Python 刪除列表中的重複項目時，若希望保留原始順序，那麼使用 set 就無法達成。這一節將介紹保留順序同時刪除重複項目的其他方法，包括使用 dict.fromkeys() 和 OrderedDict。使用 dict.fromkeys() 的方法 自 Python 3.6 起，dict（字典型別）會保留插入順序。利用這個特性，我們可以在刪除重複的同時保留原來的順序。實際程式碼範例 # 原始列表
my_list = [4, 3, 4, 2, 1]
# 使用 dict.fromkeys() 移除重複
unique_list = list(dict.fromkeys(my_list))
print(unique_list) # 結果: [4, 3, 2, 1]執行結果與說明 輸入 ：[4, 3, 4, 2, 1]輸出 ：[4, 3, 2, 1] 此程式中使用 dict.fromkeys()，將列表元素作為字典的 key，因為 key 不允許重複，自動完成重複刪除。接著再將 key 轉換成列表，即可保留順序。優點 順序得以保留 在保留原始順序的同時完成重複刪除。程式碼簡潔 只需一行即可完成重複刪除與順序保持。缺點 若對字典的運作原理不熟悉，初學者可能會覺得有點困難。 使用 OrderedDict 的方法 另一種方式是使用 collections 模組中的 OrderedDict，這也可以在保留順序的情況下刪除重複項目。實際程式碼範例 from collections import OrderedDict
# 原始列表
my_list = [4, 3, 4, 2, 1]
# 使用 OrderedDict 移除重複
unique_list = list(OrderedDict.fromkeys(my_list))
print(unique_list) # 結果: [4, 3, 2, 1]執行結果與說明 OrderedDict 與一般字典一樣不允許重複 key，但同時保留插入順序。與 dict.fromkeys() 類似，但在不同版本的 Python 中都能穩定運作。優點 高度相容性 即使在 Python 3.6 以下版本也能保留順序。穩定可靠 專為順序保持而設計，更具可預測性。缺點 需要匯入標準函式庫。 相較於 dict.fromkeys()，語法略顯複雜。 效能比較 以下是使用 dict.fromkeys() 與 OrderedDict 時的效能比較。程式碼範例 import time
from collections import OrderedDict
# 大量資料
large_list = [i for i in range(100000)] + [i for i in range(100000)]
# 使用 dict.fromkeys()
start = time.time()
unique_list1 = list(dict.fromkeys(large_list))
print(f"dict.fromkeys() 的處理時間: {time.time() - start:.6f} 秒")
# 使用 OrderedDict
start = time.time()
unique_list2 = list(OrderedDict.fromkeys(large_list))
print(f"OrderedDict 的處理時間: {time.time() - start:.6f} 秒")結果（範例） dict.fromkeys() 的處理時間: 0.014561 秒
OrderedDict 的處理時間: 0.018437 秒dict.fromkeys()OrderedDict適合使用這些方法的情境 當需要保留原始順序時。 希望同時完成順序保持與重複刪除。 考慮 Python 版本或未來相容性時。
4. 進階的列表重複刪除技巧 有些情況下，基本的重複刪除方法無法處理更複雜的資料結構，例如二維列表或條件式的刪除。在這一節，我們將介紹如何處理這些進階情況。5. 性能比較 在 Python 中移除列表重複項目的方法不同，處理速度與記憶體使用量也會有所差異。本節將比較幾種常見方法的性能表現，並探討適用的場景。比較對象與評估標準 比較的方法包括： 使用 set 的方法 使用 dict.fromkeys() 的方法 使用 OrderedDict 的方法 評估標準包括： 處理速度 （根據資料量測試執行時間）記憶體使用量 （在大量資料處理時的效率）實際程式碼的效能測試 以下程式碼將測試各種方法在處理大規模資料時的效率。效能測試程式碼範例 import time
from collections import OrderedDict
# 建立大型資料集
large_list = [i for i in range(100000)] + [i for i in range(50000)]
# 使用 set
start_time = time.time()
unique_set = list(set(large_list))
print(f"set 的處理時間: {time.time() - start_time:.6f} 秒")
# 使用 dict.fromkeys()
start_time = time.time()
unique_dict = list(dict.fromkeys(large_list))
print(f"dict.fromkeys() 的處理時間: {time.time() - start_time:.6f} 秒")
# 使用 OrderedDict
start_time = time.time()
unique_ordered_dict = list(OrderedDict.fromkeys(large_list))
print(f"OrderedDict 的處理時間: {time.time() - start_time:.6f} 秒")效能測試結果範例 以下是使用超過 15 萬筆資料時的處理時間結果範例：set 的處理時間: 0.012345 秒
dict.fromkeys() 的處理時間: 0.016789 秒
OrderedDict 的處理時間: 0.018234 秒結果分析 setdict.fromkeys()set，但在需要保留順序時非常實用。OrderedDictdict.fromkeys() 接近，適用於需要兼容舊版 Python 的場景。記憶體使用量比較 以下是各種方法在記憶體使用效率方面的簡單比較結果：方法 記憶體效率 特點 使用 set 高 非常適合處理大量資料。 使用 dict.fromkeys() 中 兼具保留順序與處理效率。 使用 OrderedDict 稍低 適用於需要舊版 Python 相容性的情況。
如何選擇適合的方法 適合使用 set 的情況： 當資料的順序不重要時 想優先考慮處理速度時 需要處理大型資料集時 適合使用 dict.fromkeys() 的情況： 適合使用 OrderedDict 的情況： 需要在 Python 3.6 以下版本中使用順序保持 需要兼容舊系統或舊專案 實用選擇建議 根據實際需求，可參考以下建議：重視速度的資料清理任務 ：使用 set需要保留順序的資料分析 ：使用 dict.fromkeys()長期運行或相容性要求高的專案 ：使用 OrderedDict
6. 常見問題（FAQ） 在使用 Python 移除列表重複項目的過程中，讀者可能會遇到一些常見疑問。本節將針對這些問題進行說明與解答，並提供實用的範例。1. 為什麼使用 set 會改變順序？ 因為 set 是一種「無序集合」，本身不記錄元素的插入順序。
在 Python 中，set 被設計為用來儲存唯一值，但不關注元素的排列順序。因此，若需要保留順序，建議改用 dict.fromkeys() 或 OrderedDict。解決方案 # 使用 dict.fromkeys() 保留順序
my_list = [4, 3, 4, 2, 1]
unique_list = list(dict.fromkeys(my_list))
print(unique_list) # 結果: [4, 3, 2, 1]2. 可以在二維列表中保留順序並刪除重複項嗎？ 可以，只要稍加處理即可。因為二維列表的元素為可變的列表，無法直接使用 set，但可以透過轉換為不可變的 tuple 來解決。解決方案 以下是保留順序刪除二維列表中重複項的範例：# 原始二維列表
nested_list = [[1, 2], [3, 4], [1, 2], [5, 6]]
# 保留順序地刪除重複
unique_list = []
[unique_list.append(x) for x in nested_list if x not in unique_list]
print(unique_list) # 結果: [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]3. 如何有效處理大量資料的重複刪除？ 對於大規模資料集，set 是最有效率的選擇。set 採用哈希表實作，可快速搜尋與儲存元素。解決方案 # 大型資料集
large_list = [i for i in range(100000)] + [i for i in range(50000)]
# 使用 set 移除重複
unique_list = list(set(large_list))
print(len(unique_list)) # 結果: 100000（唯一元素的數量）注意事項 由於不保留順序，若順序很重要請使用其他方法。 處理超大資料時，需注意記憶體使用效率。
7. 總結 在 Python 中刪除列表中的重複項目，有多種方法可供選擇，從最簡單的方式到進階應用皆有涵蓋。每種方法都有其優缺點，選擇最適合的方法取決於你的實際需求與場景。基本方法 使用 set 的方法 是最簡單且速度最快的方式，具備以下特點：優點 ：程式碼簡潔、執行速度快。缺點 ：無法保留原始順序。適用情境 ：當順序不重要或需處理大量資料時非常合適。my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4]
unique_list = list(set(my_list))
print(unique_list) # 結果: [1, 2, 3, 4]保留順序的方法 使用 dict.fromkeys() 或 OrderedDictdict.fromkeys()my_list = [4, 3, 4, 2, 1]
unique_list = list(dict.fromkeys(my_list))
print(unique_list) # 結果: [4, 3, 2, 1]OrderedDictfrom collections import OrderedDict
my_list = [4, 3, 4, 2, 1]
unique_list = list(OrderedDict.fromkeys(my_list))
print(unique_list) # 結果: [4, 3, 2, 1]進階方法 針對二維列表或具條件的重複刪除 等更複雜的情況，也可以透過進階技巧來處理。對於二維列表，可先轉為 tuple 使用 set 刪除後再轉回 list。 對於字典組成的列表，可根據特定 key 的值進行去重處理。 # 二維列表
nested_list = [[1, 2], [3, 4], [1, 2]]
unique_list = [list(x) for x in set(tuple(x) for x in nested_list)]
print(unique_list) # 結果: [[1, 2], [3, 4]]
# 條件式重複刪除（以 id 為依據）
data_list = [
{"id": 1, "name": "Alice"},
{"id": 2, "name": "Bob"},
{"id": 1, "name": "Alice"}
]
unique_list = list({item["id"]: item for item in data_list}.values())
print(unique_list) # 結果: [{'id': 1, 'name': 'Alice'}, {'id': 2, 'name': 'Bob'}]效能比較 不同方法在執行效率與記憶體使用上表現不一，根據資料量與處理需求，可參考下表：方法 處理速度 保留順序 適用場景 使用 set 最快 × 大量資料、順序不重要 使用 dict.fromkeys() 中等 ✓ 需保留順序時 使用 OrderedDict 中等 ✓ 需兼容舊版 Python 時
選擇方法的建議 需要簡單快速處理 ：使用 set需要保留順序 ：使用 dict.fromkeys() 或 OrderedDict資料結構複雜或需條件過濾 ：使用 tuple 轉換、字典處理等進階技巧給讀者的建議 透過本篇文章介紹的各種方法，你可以根據資料特性與實際情境，有效地在 Python 中進行列表的重複刪除。請依需求選擇合適的方法，並應用於實際的專案或資料分析中。 希望這篇文章能對正在學習 Python 或進行列表操作的你有所幫助。如果你有任何疑問或進一步的應用案例，歡迎在下方留言或提供回饋！
