for _, group in groups: group.to_csv('duplicates.csv', mode='a', header=False, index=False,encoding='gbk')如何用with open 改写
时间: 2023-12-24 21:02:45 浏览: 30
可以使用 `with open()` 语句,结合 `csv.writer` 来实现相同的功能,如下所示:
```python
import csv
with open('duplicates.csv', mode='a', newline='', encoding='gbk') as file:
writer = csv.writer(file)
for _, group in groups:
writer.writerows(group.values)
```
其中,`csv.writer` 可以将每个分组转换成一个 csv 行,并将其写入文件中。使用 `newline=''` 参数可以避免在 Windows 系统中出现多余的空行。`with open()` 语句可以确保文件在使用完毕后自动关闭,避免资源泄漏。
相关问题
import pandas as pd # 读取csv文件 df = pd.read_csv('uniform.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duplicates.csv文件到磁盘中?
可能是因为程序没有正确关闭文件句柄,导致缓存中的数据没有被写入磁盘。你可以尝试在循环结束后,手动关闭文件句柄,以确保数据被正确写入磁盘:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('uniform.csv', encoding='gbk', dtype=str)
duplicates = df[df.duplicated(keep=False)]
groups = duplicates.groupby(list(duplicates.columns))
with open('duplicates.csv', mode='w', encoding='gbk') as f:
for _, group in groups:
group.to_csv(f, header=False, index=False)
# 手动关闭文件句柄
f.close()
```
这样可以确保程序在写入完数据后,正确关闭文件,以便将缓存中的数据一次性写入磁盘。
df = pd.read_csv('uniform.csv',dtype=str,encoding='gbk') # 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)) # 定义一个函数,用于处理每个分组 def process_group(group): group.to_csv('duplicates.csv', mode='a', header=False, index=False,encoding='GBK') # 使用进程池处理所有分组 with Pool() as pool: pool.map(process_group, [group for _, group in groups])为什么没有输出duplicates.csv文件?
这段代码没有输出`duplicates.csv`文件是因为在进行文件输出时,每个进程都会尝试同时写入同一个文件,导致文件被锁定,从而无法正常输出。为了解决这个问题,可以使用一个锁对象来控制文件的访问,确保每个进程都在不同的时间段内访问文件,避免文件被锁定。
具体实现可以在程序中定义一个锁对象,然后在输出文件前获取锁,输出完成后释放锁。代码如下:
```python
import pandas as pd
from multiprocessing import Pool, Lock
df = pd.read_csv('uniform.csv',dtype=str,encoding='gbk')
# 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))
# 定义一个锁对象
lock = Lock()
# 定义一个函数,用于处理每个分组
def process_group(group):
with lock:
group.to_csv('duplicates.csv', mode='a', header=False, index=False, encoding='GBK')
# 使用进程池处理所有分组
with Pool() as pool:
pool.map(process_group, [group for _, group in groups])
```
这样,每个进程在输出文件前都会获取锁,确保在不同的时间段内访问文件,避免了文件被锁定的问题。
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