读取csv文件 df = pd.read_csv('加压压缩机第1个设备事故场景.csv',encoding='gbk',dtype=str) # 找到所有重复的行 duplicates = df[df.duplicated(keep=False)] # 根据重复行进行分组 groups = duplicates.groupby(list(duplicates.columns)) # 遍历每个分组，将重复行写入新的csv文件 for _, group in groups: group.to_csv('duplicates.csv', mode='a', header=False, index=False,encoding='gbk')为什么没有输出duplicate.csv文件到磁盘中？

这段代码中，每次遍历分组时都使用了 mode='a'，表示以追加模式打开文件。如果第一次执行时文件不存在，就会创建一个新的文件，但是如果该文件已经存在，则新的数据会被添加到文件的末尾。因此，如果之前已经运行过这段代码并且生成了 duplicates.csv 文件，那么后续运行时不会再次创建该文件，只会将数据追加到文件末尾。

你可以尝试在代码最后添加一行 `print(os.getcwd())`，查看程序所在的工作目录是否是你期望的目录，并检查该目录下是否存在 `duplicates.csv` 文件。另外，你也可以尝试使用绝对路径来指定输出文件的路径，例如 `group.to_csv('/path/to/duplicates.csv', mode='a', header=False, index=False, encoding='gbk')`。

如果还是无法输出文件，可以尝试使用 `with open('duplicates.csv', 'a', newline='', encoding='gbk') as f:` 的方式打开文件，然后使用 `csv.writer(f).writerows(group.values)` 的方式写入数据，这种方式比较稳定，可以避免由于文件被占用或者权限问题导致的写入失败。

相关问题

df = pd.read_csv

df = pd.read_csv函数是用于读取CSV文件的函数。它可以接受不同的参数来指定文件的路径、分隔符以及其他读取选项。

在引用中的示例中，df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True)将会读取名为'girl.csv'的文件，并使用空白字符作为分隔符。

在引用中的示例中，df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, dtype={"id": str})与前一个示例相同，但是还指定了"id"列的数据类型为字符串。

在引用中的示例中，展示了三种不同的读取文件的方法。第一个是通过文件路径读取，第二个是通过网页上的文件URL读取，第三个是通过文件对象读取。

df=pd.read_csv

df=pd.read_csv是pandas库中的一个函数，用于从csv文件中读取数据并创建一个DataFrame对象。

这个函数有以下几个参数可以使用：

1. file_path：表示要读取的csv文件的路径，可以是文件路径、网页上的文件或者文件对象。
2. sep：表示csv文件中的分隔符，默认为逗号(,)。
3. engine：表示解析csv文件的引擎，通常使用"python"引擎。
4. header：表示指定哪一行作为表头，默认为0，即第一行。
5. encoding：表示文件的编码方式，默认为utf-8。
6. dtype：表示指定某一列的数据类型，可以用字典的形式进行指定。

这个函数的作用是将读取的csv文件数据转换成DataFrame对象，以便后续进行数据处理和分析。