给定一个数据集，对其中重复的子列进行计数，并保留其他列。

示例代码：

import pandas as pd

# 读入数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 找出所有重复的子列
duplicates = []
for col in df.columns:
    if df[col].dtype == 'object':
        col_counts = df[col].value_counts()
        duplicate_cols = col_counts[col_counts > 1].index.tolist()
        duplicates.extend(duplicate_cols)

# 对重复的子列进行计数，并保留其他列
agg_dict = {}
for col in df.columns:
    if col in duplicates:
        agg_dict[col] = ('count', 'size')
    else:
        agg_dict[col] = 'first'

df_count = df.groupby(list(set(duplicates))).agg(agg_dict).reset_index()
df_count.columns = ['_'.join(col).strip() for col in df_count.columns.values]

# 输出结果
df_count.to_csv('result.csv', index=False)

其中，首先通过遍历所有列，找出所有的重复子列。然后通过定义一个agg_dict字典，对每列进行聚合操作，对于重复的子列，使用count和size函数进行计数，对于其他列，使用first函数保留第一个值。最后使用groupby函数对数据集进行聚合操作，得到计数后的结果。