如何分别提取每一列中的重复值？

在数据处理中，我们可以通过以下方法提取每一列中的重复值：

1. 遍历每一列：首先，需要遍历数据表中的每一列，以便逐列查找重复值。
2. 建立哈希表：对于每一列，我们可以使用哈希表来记录已经出现的数值。哈希表是一种数据结构，可以实现快速的查找和插入操作。
3. 查找重复值：对于每一列的每个数值，我们可以在哈希表中查找是否已经存在。如果存在，则表示这个数值是重复值。
4. 提取重复值：对于每一列的重复值，我们可以将其存储到一个结果列表中，以供进一步处理或分析。

以下是一个示例代码，用于提取每一列中的重复值：

import pandas as pd

# 读取数据表
data = pd.read_csv("data.csv")

# 提取每一列的重复值
duplicate_values = {}
for column in data.columns:
    # 建立哈希表
    value_count = {}
    
    # 遍历每个数值
    for value in data[column]:
        if value in value_count:
            # 重复值
            duplicate_values.setdefault(column, []).append(value)
        else:
            value_count[value] = 1

# 打印每一列的重复值
for column, values in duplicate_values.items():
    print("列名: ", column)
    print("重复值: ", values)
    print("---")

在这个示例代码中，我们使用了Python的pandas库来读取数据表和处理数据。代码首先遍历每一列，然后使用一个哈希表来记录已经出现的数值。对于每个数值，如果在哈希表中已经存在，则表示为重复值，将其存储到结果列表中。最后，打印出每一列的重复值。

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