python 读取文件夹所有csv，并按照属性剔除重复值，统计每个文件剩余的数目

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，你需要使用 Python 的 os 模块来读取文件夹中所有的 csv 文件。然后，你可以使用 pandas 库读取每个 csv 文件，并将每个文件中的重复值删除。最后，你可以统计每个文件中剩余的数目。

以下是代码示例：

import os
import pandas as pd

# 定义文件夹路径
folder_path = "/path/to/folder"

# 获取文件夹中所有的 csv 文件
csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]

# 遍历每个 csv 文件
for file in csv_files:
    # 读取 csv 文件
    df = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, file))
    
    # 剔除重复值
    df.drop_duplicates(subset=['属性'], inplace=True)
    
    # 统计剩余的数目并输出
    print(f"{file}: {len(df)}")

请将 `/path/to/folder` 替换为你的文件夹路径。此代码假设每个 csv 文件都有一个名为 “属性” 的列，你需要将其替换为你的列名。

相关问题

python剔除csv重复的属性，并统计剩余的数目

在剔除csv中重复的属性后，可以使用pandas库中的value_counts()函数来统计剩余的数目。以下是一段示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件，并指定需要剔除的列名
df = pd.read_csv('data.csv')
df.drop_duplicates(subset=['column_name'], inplace=True)

# 统计剩余数据的数量
counts = df['column_name'].value_counts()

# 输出统计结果
print(counts)

其中，column_name是你想要剔除的列的列名。首先使用drop_duplicates函数删除重复项，然后使用value_counts函数统计剩余数据中各个属性出现的次数。最后输出统计结果即可。

python读取csv文件首列数据并根据首列数据剔除相同行

在Python中，你可以使用pandas库来方便地读取CSV文件，并利用其强大的数据处理功能来实现首列（假设为第一列，即`df.columns[0]`）数据去重。以下是一个简单的步骤：

首先，你需要安装pandas如果还没有安装，可以使用pip命令安装：

pip install pandas

然后，你可以使用以下代码来读取CSV文件并删除重复的第一列值：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('your_file.csv')

# 使用drop_duplicates()函数，指定按照第一列（默认就是index列，如果不是请替换为列名）去除重复
# 如果你想基于其他列的唯一组合去重，可以在`subset`参数中指定那些列
deduplicated_data = data.drop_duplicates(subset=data.columns[0])

# 保存结果到新的CSV文件
deduplicated_data.to_csv('unique_rows.csv', index=False)

在这个例子中，`your_file.csv`是你要读取的CSV文件路径。运行这段代码后，新文件`unique_rows.csv`将只包含第一列无重复值的数据。