我会用熊猫做这个，因为我经常用熊猫

import pandas as pd
a = [1,2,3,3,3,4,5,6,6,7]
vc = pd.Series(a).value_counts()
vc[vc > 1].index.tolist()

给了

[3,6]

可能不是很有效，但它肯定比许多其他答案的代码更少，所以我想我可以贡献一下

这里有一个简洁明了的解决方案——

for x in set(li):
    li.remove(x)

li = list(set(li))

我会用熊猫做这个，因为我经常用熊猫

import pandas as pd
a = [1,2,3,3,3,4,5,6,6,7]
vc = pd.Series(a).value_counts()
vc[vc > 1].index.tolist()

给了

[3,6]

可能不是很有效，但它肯定比许多其他答案的代码更少，所以我想我可以贡献一下

raw_list = [1,2,3,3,4,5,6,6,7,2,3,4,2,3,4,1,3,4,]

clean_list = list(set(raw_list))
duplicated_items = []

for item in raw_list:
    try:
        clean_list.remove(item)
    except ValueError:
        duplicated_items.append(item)


print(duplicated_items)
# [3, 6, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 1, 3, 4]

基本上可以通过转换为set (clean_list)来删除重复项，然后迭代raw_list，同时删除出现在raw_list中的clean列表中的每个项。如果item未找到，则捕获引发的ValueError异常，并将该item添加到duplicated_items列表中。

如果需要重复项的索引，只需枚举列表并使用索引即可。(对于index, item in enumerate(raw_list):)，对于大型列表(比如上千+的元素)来说，这是更快和优化的

使用toolz时:

from toolz import frequencies, valfilter

a = [1,2,2,3,4,5,4]
>>> list(valfilter(lambda count: count > 1, frequencies(a)).keys())
[2,4] 

def removeduplicates(a):
  seen = set()

  for i in a:
    if i not in seen:
      seen.add(i)
  return seen 

print(removeduplicates([1,1,2,2]))