我正在从一个CSV文件中创建一个三元组字典，其中包含三个整数的键-行号和值列表。我还创建了另一个字典（名称）与关键行号和值两个字符串的列表。我想找到包含相同三元组的所有行，以防名称对不同。

到目前为止，我的代码是在两行上有相同的三元组值的情况下查找所有重复项，但在3行或更多行上有重复项的情况下，它将无法正常工作。我想更新或重新编写整个脚本，以便在3次或更多重复的情况下检查所有名称值是否不同，并仅打印具有不同名称的行。例如，如果我们有以下三元组字典：triplet={1:[111222333]，2:[111222333]，3:[111222333]，}和names={1:['name1'，name2']，2:['name1'，name2']，3:['name1'，name3']}这将导致另一个字典的创建：duplicated_value_键={（111222333）：[1，2，3]}和我的脚本不会显示重复，因为名称[1]==名称[2]但原则上它应该打印第2行和第3行上的三元组值具有不同的名称。

for csv_infile in os.listdir(input_dir):
        if csv_infile.lower().endswith('.csv'):
            csv_in = os.path.join(input_dir, csv_infile)
            with open(csv_in) as f_in:
                # Creating dictionaries containing as a key the line number and as a value
                triplet = {}
                names = {}
                l_num = 0
                for line in f_in:
                    l_num += 1
                    triplet[l_num] = [(line.split('\t')[1]), (line.split('\t')[2]), (line.split('\t')[3])]
                    names[l_num] = [(line.split('\t')[4].lower().strip()), (line.split('\t')[5].lower().strip())]

                # Finding the duplicated values and creating a new dictionary with values the line numbers.
                duplicated_value_keys = collections.defaultdict(list)
                for key, value in triplet.items():
                    duplicated_value_keys[tuple(value)].append(key)
                for duplicated_keys in duplicated_value_keys.values():
                    if len(duplicated_keys) >1 and names[duplicated_keys[0]] != names[duplicated_keys[1]]: 
                        print("There is a duplicated triplet on lines: {}.\n".format(', '.join(map(str, duplicated_keys))))            

[编辑]：CSV输入文件具有以下格式，并且以制表符分隔：

2       8004    3014    3       test name   1       14080   1       0       3478    1572    0       0
2       8004    3014    3       test name    1       8004    1       0       3478    1572    0       0
3       8004    3014    3       test name1   1       8004    1       0       3477    1571    0       0