获取给定次数内具有超过某一值的列的值

，可以通过以下步骤实现：

首先，需要明确具体的数据结构和数据源。假设我们有一个包含多个列的数据表，每列都包含一系列数值。
接下来，我们需要确定要获取的次数和超过的值。假设我们要获取超过100的值，并且只需要获取前10次出现超过100的列的值。
针对给定的数据表，我们可以编写一个循环来遍历每一列的值。在循环中，我们可以使用条件语句来检查每个值是否超过了设定的阈值。
如果某个值超过了阈值，我们可以将其存储到一个结果集中，并记录该列的出现次数。
当达到设定的次数限制或者遍历完所有列后，我们可以输出结果集中的值，以及它们所在的列和出现次数。

以下是一个示例代码片段，用于演示如何实现上述步骤：

import pandas as pd

# 假设我们有一个名为data的数据表，包含多个列
data = pd.DataFrame({
    'col1': [50, 120, 80, 90, 110],
    'col2': [70, 60, 130, 140, 100],
    'col3': [120, 110, 100, 90, 80]
})

threshold = 100  # 设定阈值
limit = 10  # 设定次数限制
count = 0  # 计数器
result = []  # 结果集

# 遍历每一列的值
for col in data.columns:
    # 遍历每个值
    for value in data[col]:
        # 检查是否超过阈值
        if value > threshold:
            result.append((col, value))
            count += 1
            # 达到次数限制，跳出循环
            if count >= limit:
                break
    # 达到次数限制，跳出循环
    if count >= limit:
        break

# 输出结果
for col, value in result:
    print(f"列 {col} 中超过阈值的值为: {value}")

在这个示例中，我们使用了Python的pandas库来处理数据表。通过遍历每一列的值，并使用条件语句判断是否超过阈值，我们可以获取给定次数内具有超过某一值的列的值。

请注意，以上示例仅为演示目的，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和优化。

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