python读取csv文件某一列后，去重那列内容

可以使用Python的csv模块和set集合来读取csv文件某一列并去重。以下是一个简单的例子，假设我们要读取一个名为data.csv的csv文件，并且对第二列进行去重：

import csv

with open('data.csv', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')
    # 第二列的数据存储在一个列表中
    column2 = [row[1] for row in reader]
    # 利用set集合去重
    unique_column2 = set(column2)
    # 打印去重后的结果
    print(unique_column2)

在这个例子中，我们使用了列表推导式来将第二列的数据存储在一个列表中，然后利用set集合对该列表进行去重。最后打印去重后的结果即可。

相关问题

python读取csv文件的某一列同时去重并以列表形式按首字母升序排序输出

好的，可以使用Python内置的csv模块和set集合来实现。以下是示例代码：

import csv

with open('file.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    column = [row[0] for row in reader]  # 读取第一列数据

unique_column = sorted(set(column))  # 去重并排序

result = []
for letter in sorted(set(column[0][0] for column[0] in unique_column)):
    # 按首字母升序排序并输出
    result.extend(sorted(filter(lambda x: x.startswith(letter), unique_column)))

print(result)

其中，`file.csv` 是待读取的CSV文件名，可以根据实际情况修改。代码中使用了列表推导式和Lambda表达式来实现去重、排序和按首字母分组的操作。

python中读取csv并按照某列去重得出新的csv

答案：
您好！针对您的问题，可以使用pandas模块读取csv文件，并使用drop_duplicates方法按照指定列去重，最后使用to_csv方法保存到新的csv文件中。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取原始csv文件
data = pd.read_csv('filename.csv')

# 按照指定列去重
new_data = data.drop_duplicates(subset=['column_name'])

# 保存到新的csv文件中
new_data.to_csv('new_filename.csv', index=False)

其中，'filename.csv'为原始csv文件路径，'column_name'为按照哪一列进行去重，'new_filename.csv'为新的csv文件路径。请您根据实际情况进行修改。

希望能够帮助您！