• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Encuestas: Tamaño de Muestra
    • Lotería: Probabilidad de Ganar
    • Reparto de Escaños (D’Hondt)
    • Tres en Raya con IA
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad
    • Tiendas afiliadas
      • AliExpress
      • Amazon
      • Banggood
      • GeekBuying
      • Lenovo

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • Excel
  • Matlab

Truco Python: eliminar los valores duplicados de una lista en Python

junio 29, 2020 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Un problema con el que nos podemos encontrar de forma más es la identificación de valores únicos en una lista. Ya que la existencia de valores duplicados no es se interés para el análisis que se desea realizar. Por eso, saber como eliminar los valores duplicados en una lista es un truco que debemos tener en nuestro arsenal. Otro truco que también puede ser de interés es contar el número de ocurrencias de cada valor en una lista, lo que también se comentará en esta entrada.

Eliminar los valores duplicados de una lista con for

Supongamos que tenemos una lista con diferentes números. Para obtener una nueva lista sin valores duplicados solamente tenemos que crear una nueva lista vacía recorrer la lista inicial y añadiendo los valores a la nueva lista si el valor no se encuentra en esta. Lo que se puede resolver con el siguiente código:

data = [1,3,2,4,7,3,2,2,1,4]

result = []
for item in data:
    if item not in result:
        result.append(item)
        
result
[1, 3, 2, 4, 7]

En donde se puede apreciar que la lista result contiene los valores de la lista inicial (data) sin valores duplicados. Para lo que solamente se ha utilizado código básico de Python.

Curiosidad: El origen del análisis exploratorio de datos y el papel de John Tukey
En Analytics Lane
Curiosidad: El origen del análisis exploratorio de datos y el papel de John Tukey

Publicidad


Eliminar los valores duplicados de una lista con set

Una alternativa a la construcción de un bucle para eliminar los valores duplicados de una lista en Python es la instrucción set. Lo que genera una colección desordenada de objetos diferentes.

set(data)
{1, 2, 3, 4, 7}

Si lo que necesitamos es una lista para trabajar con ella solamente necesitamos convertirla con list.

list(set(data))
[1, 2, 3, 4, 7]

La principal diferencia respecto al caso anterior es que el resultado no respeta el orden de aparición en la lista original, sino que los valore se ordenarán según el valor. Por lo que este método puede no ser adecuado cuando es necesario conservar el orden de aparición de valores.

Uso de la librería Pandas

En la librería Pandas existe un método con el que obtener los valores únicos de un lista de valores. Un método que se llama unique.

import pandas as pd

pd.unique(data)

Publicidad


Contar el número de ocurrencias de cada valor

Finalmente pude que sea necesario contar el número de ocurrencias de cada uno de los registros. En este caso una solución puede ser crear un diccionario vacío y usar los valores como claves, sumando uno cada ve que se encuentra un valor duplicado. Proceso que se muestra en el siguiente código.

data = [(1,3),(7,3),(2,2),(2,4),(7,3),(2,2),(1,4),(7,3)]

result = {}
for item in data:
    if item not in result.keys():
        result[item] = 1
    else:
        result[item] += 1

result
{(1, 3): 1, (7, 3): 3, (2, 2): 2, (2, 4): 1, (1, 4): 1}

En donde las claves son los diferentes valores y los valores el número de ocurrencias. Para obtener un listado con los valores diferentes solamente hay que utilizar la propiedad que tiene todos los diccionarios keys().

list(result.keys())
[(1, 3), (7, 3), (2, 2), (2, 4), (1, 4)]

Conclusiones

En la entrada de hoy hemos visto un truco para Python con el que resolver un problema bastante habitual: eliminar los valores duplicados de una lista.

Imagen de Theodor Moise en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 5 / 5. Votos emitidos: 6

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicidad


Publicaciones relacionadas

  • Curiosidad: El origen del análisis exploratorio de datos y el papel de John Tukey
  • Cómo calcular el tamaño de la muestra para encuestas
  • Curiosidad: La Ley de Twyman y la trampa de los datos “interesantes”
  • Copias de seguridad automáticas en SQL Server con rotación de archivos
  • Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Error npm ERR! code EACCES al instalar paquetes en Node.js: Cómo solucionarlo paso a paso
  • Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo
  • ¿Está concentrado el MSCI World? Un análisis con Gini, Lorenz y leyes de potencia
  • Curiosidad: ¿Por qué usamos p < 0.05? Un umbral que cambió la historia de la ciencia

Publicado en: Python Etiquetado como: Pandas, Truco

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Curiosidad: ¿Por qué usamos p < 0.05? Un umbral que cambió la historia de la ciencia

octubre 2, 2025 Por Daniel Rodríguez

¿Está concentrado el MSCI World? Un análisis con Gini, Lorenz y leyes de potencia

septiembre 30, 2025 Por Daniel Rodríguez

Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo

septiembre 25, 2025 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Media, mediana y moda: Descubre cómo interpretar las medidas de tendencia central con ejemplos claros y sin complicaciones publicado el mayo 16, 2025 | en Ciencia de datos
  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • pandas Pandas: estadísticas de subconjuntos de datos en DataFrame publicado el enero 31, 2022 | en Python
  • Codificación JSON Archivos JSON con Python: lectura y escritura publicado el julio 16, 2018 | en Python
  • Eliminar la protección en archivos Excel publicado el mayo 30, 2018 | en Herramientas

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.5 (10)

Diferencias entre var y let en JavaScript

Publicidad

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown
  • Daniel Rodríguez en Tutorial de Mypy para Principiantes

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2025 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto