writer.writerow 怎么控制输出内容不重复

要控制输出内容不重复，可以使用Python中的set()函数来存储已经输出的内容，并在写入数据之前检查要写入的数据是否已经在set()中存在。如果已经存在，则不写入，否则写入。以下是一个示例代码：

import csv

output_set = set()

with open('output.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['Name', 'Age', 'Gender'])

    # 写入数据，如果数据已经存在，则不写入
    data = [['Tom', 18, 'Male'], ['Tom', 18, 'Male'], ['Jerry', 20, 'Male'], ['Bob', 22, 'Female']]
    for row in data:
        if tuple(row) not in output_set:
            writer.writerow(row)
            output_set.add(tuple(row))

在上面的代码中，我们首先定义了一个set()来存储已经输出的内容，然后打开一个CSV文件并创建一个csv.writer对象。在写入数据之前，我们检查要写入的数据是否已经在set()中存在。如果不存在，则将其写入文件并将其添加到set()中。

这样就可以避免输出重复的数据了。

相关问题

parser = argparse.ArgumentParser(description='Process log files and generate graphs.') parser.add_argument('input', metavar='INPUT', type=str, nargs='+', help='input log file(s)') parser.add_argument('--output', dest='output', type=str, default='output.csv', help='output CSV file name') args = parser.parse_args() # READ LOG def read_log_file(args): lines = [] with open(args.input, 'r') as f: for line in f: lines.append(line.strip()) return lines # FIND def wash_log_file(file_path,line): start_index = -1 for i, line in enumerate(lines): if 'Initialization of star.flow.EffectiveViscositySolver requires an additional pass...' in line: start_index = i + 1 if start_index == -1: print('Error: "Initialization of star" was not found in the log files.') exit() return lines[start_index] # DELETE def remove_duplicate_rows(line, start_index): unique_lines = [] for line in lines[start_index:]: if line not in unique_lines: unique_lines.append(line) return unique_lines # GET first line def save_log_as_csv(unique_lines, output_file): pattern = r'\bIteration|Continuity|X-momentum|Y-momentum|Z-momentum|Energy|Tke|Tdr|MassFlowReport.*?Pipe].*?\)|StaticPressure.*?Pipe].*?\)|Temperature.*?Pipe].*?\)|TotalPressure.*?Pipe].*?\)' with open(args.output, mode='w') as f: writer = csv.writer(f) headers = re.findall(pattern, unique_lines[0].strip()) writer.writerow(headers) for line in unique_lines[1:]: row = re.split(r'\s+', line.strip()) writer.writerow(row)

这段代码实现了一个命令行工具，用于处理日志文件并生成CSV文件。它使用argparse模块来解析命令行参数。其中，'input'参数是必需的，它表示输入的日志文件名。'output'参数是可选的，用于指定输出的CSV文件名，默认为'output.csv'。在程序中，read_log_file()函数用于读取日志文件并返回每行日志的列表。wash_log_file()函数用于找到日志文件中包含'Initialization of star.flow.EffectiveViscositySolver requires an additional pass...'的行，并返回该行下一行的内容。remove_duplicate_rows()函数用于去除日志文件中的重复行。save_log_as_csv()函数用于将处理后的日志文件写入CSV文件中。

在打开文件时，应该使用args.input[0]来获取第一个输入文件的文件名，因为args.input是一个列表，即使只有一个输入文件，也应该使用args.input[0]来获取它。在wash_log_file()函数中，应该将lines参数改为args.input，因为lines是未定义的变量。在remove_duplicate_rows()函数中，应该将line参数改为lines，因为line是未定义的变量。在save_log_as_csv()函数中，应该将args.output改为output_file，因为output_file是该函数的参数，而args.output是在命令行中解析得到的参数。另外，应该将re.findall()函数的返回值赋给headers变量，因为它返回的是一个列表，而不是一个字符串。

用python编写一个TF-IDF算法的完整代码。 要求：使用Counter包，语料库为整个csv文件，将已分词后的csv文件中的每行信息作为一个文档，并以列表形式呈现； 第一部分为导入信息； 第二部分为统计词频； 第三部分为TF计算过程； 第四部分为IDF计算过程； 第五部分为TF-IDF的计算过程； 第六部分为TF-IDF值排序（从大到小）及信息储存。 输入输出标注清楚；输入为已分词后的评论信息的csv文件（无需再分词），输出结果为排序后的词语及TF-IDF值，且无重复词语同时出现，输出形式为csv文档；标注详细清晰；以注释形式描述所使用的公式；计算过程均不运用向量。

以下是使用Python编写的TF-IDF算法的完整代码：

import csv
from collections import Counter
import math

# 第一部分：导入信息
with open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    corpus = [row for row in reader]

# 第二部分：统计词频
word_count = Counter()
for doc in corpus:
    word_count.update(doc)

# 第三部分：TF计算过程
tf = {}
for doc in corpus:
    doc_len = len(doc)
    tf_doc = Counter(doc)
    for word in tf_doc:
        tf[(doc, word)] = tf_doc[word] / doc_len

# 第四部分：IDF计算过程
idf = {}
N = len(corpus)
for word in word_count:
    count = sum(1 for doc in corpus if word in doc)
    idf[word] = math.log(N / count)

# 第五部分：TF-IDF的计算过程
tf_idf = {}
for doc in corpus:
    for word in set(doc):
        tf_idf[(doc, word)] = tf[(doc, word)] * idf[word]

# 第六部分：TF-IDF值排序及信息储存
sorted_words = sorted(tf_idf, key=tf_idf.get, reverse=True)
unique_words = set(word for doc, word in sorted_words)
with open('tf_idf.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['Word', 'TF-IDF'])
    for word in unique_words:
        writer.writerow([word, tf_idf[(doc, word)]])

其中，`data.csv`为已分词后的评论信息的csv文件，每一行代表一个文档。算法的主要过程如下：

1. 统计词频：使用`Counter`包对整个语料库中的词语进行统计；
2. 计算TF值：对于每个文档中的每个词语，计算其在文档中的出现频率除以文档长度；
3. 计算IDF值：对于每个词语，计算其在语料库中出现的文档数，然后用语料库的文档总数除以该值，再取对数；
4. 计算TF-IDF值：将TF值和IDF值相乘；
5. 排序并储存：将TF-IDF值从大到小进行排序，并将结果储存在`tf_idf.csv`文件中。

在运行代码前，请将`data.csv`文件放在同一目录下，并且确保文件中的每一行都已经进行了分词。输出结果为排序后的词语及TF-IDF值，且无重复词语同时出现，输出形式为csv文档。