将包含重复行的两列数据帧分散到3个cols中

，可以通过以下步骤实现：

首先，导入所需的库和模块，例如pandas库。
创建一个包含两列数据的数据帧（DataFrame），其中包含重复行。
使用pandas的drop_duplicates()函数去除数据帧中的重复行，得到一个不包含重复行的数据帧。
使用pandas的sample()函数从不包含重复行的数据帧中随机选择一定数量的行，并将其分配给第一个cols。
使用pandas的merge()函数将第一个cols与原始数据帧进行合并，得到一个包含重复行的数据帧。
使用pandas的drop_duplicates()函数再次去除数据帧中的重复行，得到一个不包含重复行的数据帧。
使用pandas的sample()函数从不包含重复行的数据帧中随机选择一定数量的行，并将其分配给第二个cols。
使用pandas的merge()函数将第二个cols与原始数据帧进行合并，得到一个包含重复行的数据帧。
使用pandas的drop_duplicates()函数再次去除数据帧中的重复行，得到一个不包含重复行的数据帧。
将剩余的行分配给第三个cols。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建包含两列数据的数据帧
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3, 4, 2, 3, 1, 4],
                   'col2': [5, 6, 7, 8, 6, 7, 5, 8]})

# 去除重复行，得到不包含重复行的数据帧
df_unique = df.drop_duplicates()

# 从不包含重复行的数据帧中随机选择一定数量的行，分配给第一个cols
cols1 = df_unique.sample(n=2)

# 将第一个cols与原始数据帧进行合并，得到包含重复行的数据帧
df_merged1 = pd.merge(df, cols1, how='inner')

# 再次去除重复行，得到不包含重复行的数据帧
df_unique2 = df_merged1.drop_duplicates()

# 从不包含重复行的数据帧中随机选择一定数量的行，分配给第二个cols
cols2 = df_unique2.sample(n=2)

# 将第二个cols与原始数据帧进行合并，得到包含重复行的数据帧
df_merged2 = pd.merge(df, cols2, how='inner')

# 再次去除重复行，得到不包含重复行的数据帧
df_unique3 = df_merged2.drop_duplicates()

# 将剩余的行分配给第三个cols
cols3 = df_unique3

# 打印结果
print("第一个cols:")
print(cols1)
print("第二个cols:")
print(cols2)
print("第三个cols:")
print(cols3)

这样，就将包含重复行的两列数据帧分散到了三个cols中。请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。