一个更简单的解决方案如下。只需用pandas . replicated()方法检查True/False，然后取sum。请参阅pandas. series . replicated - pandas 0.24.1文档

import pandas as pd

def has_duplicated(l):
    return pd.Series(l).duplicated().sum() > 0

print(has_duplicated(['one', 'two', 'one']))
# True
print(has_duplicated(['one', 'two', 'three']))
# False

一个更简单的解决方案如下。只需用pandas . replicated()方法检查True/False，然后取sum。请参阅pandas. series . replicated - pandas 0.24.1文档

import pandas as pd

def has_duplicated(l):
    return pd.Series(l).duplicated().sum() > 0

print(has_duplicated(['one', 'two', 'one']))
# True
print(has_duplicated(['one', 'two', 'three']))
# False

如果所有值都是可哈希的，使用set()删除重复项:

>>> your_list = ['one', 'two', 'one']
>>> len(your_list) != len(set(your_list))
True

我真的不知道布景的幕后是做什么的，所以我只想让它简单。

def dupes(num_list):
    unique = []
    dupes = []
    for i in num_list:
        if i not in unique:
            unique.append(i)
        else:
            dupes.append(i)
    if len(dupes) != 0:
        return False
    else:
        return True

def check_duplicates(my_list):
    seen = {}
    for item in my_list:
        if seen.get(item):
            return True
        seen[item] = True
    return False

如果列表包含不可哈希的项，您可以使用Alex Martelli的解决方案，但使用列表而不是集合，尽管它对于较大的输入较慢:O(N^2)。

def has_duplicates(iterable):
    seen = []
    for x in iterable:
        if x in seen:
            return True
        seen.append(x)
    return False