Python 怎么统计数据表中每一列的重复值有多少个，最后的结果是展示列名，以及每个列名对应的空值有多少个

你可以使用 Pandas 库中的 `duplicated()` 方法来检测数据表中每一列的重复值，并使用 `sum()` 方法计算每一列重复值的数量。然后，将每一列的重复值数量与对应的列名一起存储到一个字典中，并打印出该字典。具体步骤如下：

1. 首先，导入 Pandas 库并读取数据表，例如：

   import pandas as pd
   
   df = pd.read_csv('data.csv')

2. 然后，使用 `duplicated()` 方法检测每一列的重复值，并计算每一列的重复值数量，例如：

   duplicate_counts = {}
   for col in df.columns:
       duplicate_counts[col] = df.duplicated(subset=[col]).sum()

这将遍历数据表的每一列，计算每一列的重复值数量，并将结果存储到字典 `duplicate_counts` 中，其中键是列名，值是重复值数量。

3. 最后，你可以打印出每一列的重复值数量，例如：

   print("Duplicate value counts:")
   for col, count in duplicate_counts.items():
       print(f"{col}: {count}")

这将打印出每一列的列名以及其对应的重复值数量。

因此，以上三个步骤可以帮助你统计数据表中每一列的重复值数量，并打印出每一列的列名以及其对应的重复值数量。