1. 使用集合（set）：
data = [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5]unique_data = list（set（data））print（unique_data） 输出：[1, 2, 3, 4, 5]
2. 使用列表推导式：
data = [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5]unique_data = [x for i, x in enumerate（data） if x not in data[:i]]print（unique_data） 输出：[1, 2, 3, 4, 5]
3. 使用字典（dict）或`collections.Counter`：
from collections import Counterdata = [1, 2, 3, 3, 4, 4, 5]counter = Counter（data）unique_data = [x for x in counter if counter[x] == 1]print（unique_data） 输出：[1, 2, 5]
4. 使用`pandas`库：
import pandas as pddata = [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5]df = pd.DataFrame（data）unique_data = df.drop_duplicates（）.values.tolist（）print（unique_data） 输出：[1, 2, 3, 4, 5]
以上方法各有优缺点，例如使用集合去重会打乱原始数据的顺序，而使用`pandas`库的`drop_duplicates`方法则不会改变原始顺序。您可以根据具体需求选择合适的方法