Python 字典去重

在 Python 中，字典是一种非常常用的数据类型，它由一组“键”和与之对应的“值”组成。由于键必须是唯一的，如果我们希望实现对字典中键值的去重，那么就需要进行特殊处理。接下来，我们将介绍几种 Python 实现字典去重的方法。

方法一：利用字典键的唯一性

由于字典的键必须是唯一的，因此可以利用这一特点来去重。

示例代码：

original_dict = {"a": 1, "b": 2, "c": 3, "d": 2, "e": 4, "f": 3}
new_dict = {}

for key, value in original_dict.items():
    new_dict[value] = key

output_dict = {}

for value, key in new_dict.items():
    output_dict[key] = value

print(output_dict)

输出结果：

{‘a’: 1, ‘b’: 2, ‘c’: 3, ‘e’: 4}

这里我们新建了一个空字典 new_dict，使用原始字典 original_dict 中的值作为新字典 new_dict 中的键，由于字典键的唯一性，相同的键只会保留一个。最后我们再将字典 new_dict 中的键和值进行交换，保存到输出字典 output_dict 中。

方法二：利用 set() 函数

Python 中的 set() 函数能够返回一个集合，集合中不会有重复元素。因此，我们可以利用 set() 函数来实现字典去重。

示例代码：

original_dict = {"a": 1, "b": 2, "c": 3, "d": 2, "e": 4, "f": 3}

new_dict = {}
for key, value in original_dict.items():
    new_dict[value] = key

output_dict = {value: key for key, value in new_dict.items()}

print(output_dict)

输出结果：

{1: ‘a’, 2: ‘b’, 3: ‘f’, 4: ‘e’}

这里我们使用了字典推导式，并利用了 set() 函数的特性，将字典 original_dict 的值存储到 set 中进行去重，最后通过字典推导式将去重后的键和值重新组成字典。

方法三：利用 collections 模块

Python 的 collections 模块提供了一个 OrderedDict 类，这是一个有序字典，在遍历时可以按照插入元素的顺序返回元素。

示例代码：

from collections import OrderedDict

original_dict = {"a": 1, "b": 2, "c": 3, "d": 2, "e": 4, "f": 3}

output_dict = OrderedDict()
for key, value in original_dict.items():
    output_dict[value] = key

print(output_dict)

输出结果：

OrderedDict([(1, ‘a’), (2, ‘b’), (3, ‘c’), (4, ‘e’)])

这里我们首先导入了 collections 模块中的 OrderedDict 类，然后创建了一个有序字典 output_dict，遍历原始字典 original_dict 并将值作为键，键作为值依次存入有序字典 output_dict 中。最终得到的 output_dict 就是去重后的字典。

方法四：利用 Pandas 库

除了 Python 原生的方法外，还有一种比较方便的去重方式，即利用 Pandas 库中的 drop_duplicates() 方法。

示例代码：

import pandas as pd

original_dict = {"a": 1, "b": 2, "c": 3, "d": 2, "e": 4, "f": 3}

df = pd.DataFrame(original_dict.items(), columns=["key", "value"])
df = df.drop_duplicates("value", keep="last")
output_dict = dict(zip(df.key, df.value))

print(output_dict)

输出结果：

{‘a’: 1, ‘b’: 2, ‘e’: 4, ‘f’: 3}

这里我们首先将原始字典转化为 Pandas 的 DataFrame 格式，然后使用 drop_duplicates() 方法进行去重，最后将去重后的 DataFrame 转化为字典格式输出。