數據去重和提取唯一值是數據清理和分析過程中常見的任務之一。Python提供了多種方法來實現這些操作，具有高效性和靈活性。下面將介紹幾種實用的方法。

1、使用set()函數去重：set是Python內置的數據結構，它只存儲不重復的元素。你可以將數據轉換為set類型，然后再轉回列表或其他需要的數據類型。下面是一個示例代碼：

data = [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6]
unique_data = list(set(data))
print(unique_data)

2、利用列表推導式去重：列表推導式是一種簡潔的語法，可以根據條件從一個列表創建另一個列表。你可以使用列表推導式遍歷原始列表，并只添加未出現過的元素到新列表中。以下是一個示例代碼：

data = [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6]
unique_data = []
[unique_data.append(x) for x in data if x not in unique_data]
print(unique_data)

3、使用pandas庫進行去重和唯一值提取：pandas是一個強大的數據處理庫，提供了許多方便的函數和方法。可以使用pandas的drop_duplicates()函數進行去重，并使用unique()函數提取唯一值。以下是一個示例代碼：

import pandas as pd

data = [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6]
df = pd.DataFrame(data, columns=['value'])
unique_data = df['value'].drop_duplicates().tolist()
print(unique_data)

4、使用numpy庫進行去重和唯一值提取：numpy是另一個常用的數據處理庫，它提供了高效的數組操作功能。可以使用numpy的unique()函數直接獲取唯一值。以下是一個示例代碼：

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6])
unique_data = np.unique(data)
print(unique_data)

這些方法都能有效地完成數據去重和唯一值提取的任務。選擇合適的方法取決于數據規模和個人偏好。