Python 如何识别列表中的重复字符串？

我正在从csv文件的数据帧导入一个具有1280（我认为是这样）唯一ID的列

我曾计划将每个ID作为键放入字典，并将“0”设置为值。然后将所有内容放入新的数据帧中

当从DataFrame中提取列作为列表时，我注意到这个数字减少到了1189，而不是1280

我想，在原始数据帧中一定有重复项。这将是一个惊喜，因为ID应该是唯一的ID。我可以选择一个快捷方式，只使用新数据框的列表。然而，重要的是我要弄清楚发生了什么，如果有重复的话，我要找出重复的

唯一的问题是，我无法识别任何重复的。我不知道问题出在哪里

import pandas as pd
from itertools import cycle

DF0 = pd.read_csv("FILENAME.csv", sep='$', encoding='utf-8-sig')

l_o_0 = ['0']

l_DF0 = list(DF0['Short_ID'])
print('  len of origin object   '+str(len(DF0['Short_ID'])))
print('            l_DF0 is a   '+str(type(l_DF0)))
print('                of len   '+str(len(l_DF0))+'\n')

d_DF0 = dict(zip(DF0['Short_ID'], cycle(l_o_0)))
print('  len of origin object   '+str(len(DF0['Short_ID'])))
print('            d_DF0 is a   '+str(type(d_DF0)))
print('                of len   '+str(len(d_DF0))+'\n')

print('           difference:   '+(str(len(DF0['Short_ID'])-len(d_DF0)))+'\n')

s_DF0 = set(l_DF0)
print('            s_DF0 is a   '+str(type(s_DF0)))
print('             of length   '+str(len(s_DF0))+'\n')

red_l_DF0 = list(s_DF0)
print('        red_l_DF0 is a   '+str(type(red_l_DF0)))
print('             of length   '+str(len(red_l_DF0))+'\n')

l_prob = []
for item in l_DF0:
    if item not in red_l_DF0:
        l_prob.append(item)
print(len(l_prob))

输出为：

  len of origin object   1280
            l_DF0 is a   <class 'list'>
                of len   1280

  len of origin object   1280
            d_DF0 is a   <class 'dict'>
                of len   1189

           difference:   91

            s_DF0 is a   <class 'set'>
             of length   1189

        red_l_DF0 is a   <class 'list'>
             of length   1189

           l_prob is a   <class 'list'>
             of length   0
>>>

len原始对象1280
l_DF0是一个
len 1280的应用
原始对象的透镜1280
d_DF0是一个
第1189号透镜
差额：91
s_DF0是一个
长度为1189
red_l_DF0是一个
长度为1189
l_prob是一个
长度为0的
>>>

根据我在这里找到的内容，我尝试了上述方法：

要么我没有正确地使用这个工具，要么它是错误的工具。

---

任何帮助都将不胜感激——提前感谢

使用熊猫的

复制功能：

duplicated_stuff = DF0[DF0['Short_ID'].duplicated()]

根据您希望看到的内容，更改duplicated的
keep
参数。对于调试，您可能希望
keep=False
使用pandas的
duplicated
功能：

duplicated_stuff = DF0[DF0['Short_ID'].duplicated()]

根据您希望看到的内容，更改duplicated的
keep
参数。对于调试，您可能需要
keep=False