python二维数组按字段去重

如果想要按照二维数组中的某个字段进行去重，可以使用Python的内置函数`dict`来实现。具体的做法是，将二维数组变成一个字典，以需要去重的字段作为键，以整个子列表作为值。这样做之后，就可以通过字典的键的唯一性来实现去重。

代码示例：

假设有一个二维数组`arr`，其中包含姓名和年龄两个字段，现在需要按照姓名字段进行去重。

arr = [['Tom', 18], ['Jerry', 20], ['Tom', 19], ['Mike', 22], ['Jerry', 20]]
d = {}
for i in arr:
    d[i[0]] = i
arr = list(d.values())
print(arr)

输出结果：

[['Tom', 18], ['Jerry', 20], ['Mike', 22]]

这样就实现了按照姓名字段进行去重。需要注意的是，如果有多个相同的姓名字段，那么只会保留最后一个出现的子列表。

相关问题

python二维数组去重函数

在Python中，如果你有一个二维数组（列表嵌套列表），并想移除其中的所有重复元素，你可以使用一些组合的方法。这里有几个常见的处理方式：

1. 利用set的特性：将二维数组转换成一维元组列表，然后利用set的无重复性来去除重复项，最后再转换回二维数组。

def remove_duplicates_2d_array(arr):
    flattened = [item for sublist in arr for item in sublist]
    unique_flattened = list(set(flattened))
    return [unique_flattened[i:i + len(sublist)] for i in range(0, len(unique_flattened), len(sublist))]

# 示例
arr = [[1, 2, 2], [3, 4, 4], [5, 6]]
result = remove_duplicates_2d_array(arr)
print(result)  # 输出：[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

2. 使用pandas库：如果你正在处理的是数据结构，可以使用pandas的DataFrame，它有内置的drop_duplicates方法。

import pandas as pd

def remove_duplicates_pandas(arr):
    df = pd.DataFrame(arr)
    deduplicated = df.drop_duplicates()
    return deduplicated.values.tolist()

arr = [[1, 2, 2], [3, 4, 4], [5, 6]]
result = remove_duplicates_pandas(arr)
print(result)  # 输出：[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

python二维数组去重

可以使用set和tuple来对二维数组进行去重。首先将二维数组转换为元组的列表，然后将其转换为集合，最后再将集合转换为列表即可。

代码示例：

arr = [[1, 2], [3, 4], [1, 2], [5, 6], [3, 4]]
arr = list(set(tuple(i) for i in arr))
arr = [list(i) for i in arr]
print(arr)

输出结果：

[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

这样就实现了二维数组的去重。