使用列表的count方法，因为count方法可以做对象内的元素进行出现次数叠加计算
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list1=[1,2,3,4,4,5,6,7]list1.count(1) #结果为1list1.count(4) #结果为2for i in list1: if list1.count(i)=2: print('该元素%s重复'%i)#结果：该元素4重复该元素4重复 #因为迭代了两次4所以有两次输出，功能是实现了，但是却打印了两次，有点不理想！
前两天处理数据的时候，需要得到两个数据的交集数据，所以要去除数据中非重复部分，只保留数据中的重复部分。
网上看了一下大家的教程，大部分都是教去除重复行，很少有说到仅保留重复行的。所以在这里用drop_duplicates这个去重函数来实现这个功能。
drop_duplicates函数介绍 ：
data.drop_duplicates(subset=[‘A’,‘B’],keep=‘first’,inplace=True)
#subset对应的值是列名，表示只考虑这两列，将这两列对应值相同的行进行去重。
默认值为subset=None表示考虑所有列。
keep='first’表示保留第一次出现的重复行，是默认值。
keep另外两个取值为"last"和False，分别表示保留最后一次出现的重复行和去除所有重复行。
inplace=True表示直接在原来的DataFrame上删除重复项，而默认值False表示生成一个副本。
要用函数取得数据集data中的重复列，分三个步骤 ：
（提前导入pandas模块）
data0_1 = data.drop_duplicates() #保留第一个重复行
data0_2 = data.drop_duplicates(keep=False) #去除所有重复行
data0_3=pd.concat([data0_1,data0_2]).drop_duplicates(keep=False)
#合并起来再去重，只剩下真的重复行。
举例：data中wangwu行和tony行重复，需要把它们两行取出。
第一步：#保留第一个重复行
第二步：#去除所有重复行
第三步：#合并起来再去重
通过以上步骤实现取出数据中的重复行。
首先可以利用set()函数对列表进行去重操作，然后利用len()函数比较去重前后对象的长度，若长度没有变化，则原列表没有重复元素
Duplicated函数功能：查找并显示数据表中的重复值
这里需要注意的是：
drop_duplicates函数功能是：删除数据表中的重复值，判断标准和逻辑与duplicated函数一样
代码如下：
def func1(num_list):
if len(num_list) != len(set(num_list)):
return True
else:
return False
if __name__ == '__main__':
num_list = [[1, 2, 3, 4], [6, 7, 8], [4, 5, 6, 6, 6]]
for one_list in num_list:
print(func1(one_list))
运行结果：
扩展资料
python对列表去重的几种方式：
1、直观方法，先建立一个新的空列表，通过遍历原来的列表，再利用逻辑关系not in 来去重。总结：这样可以做出来，但是过程不够简单。但是此方法保证了列表的顺序性。
2、利用set的自动去重功能，将列表转化为集合再转化为列表，利用集合的自动去重功能。简单快速。缺点是：使用set方法无法保证去重后的顺序。
参考资料：python官网-Doc语法文档
