python对csv文件中的指定列数据去重，并将去重后的该列数据存入新的csv文件中

以下是使用Python实现对CSV文件中指定列数据去重，并将去重后的该列数据存入新的CSV文件中的示例代码：

import csv

# 读取原始CSV文件，并指定去重列
input_filename = 'original.csv'
output_filename = 'output.csv'
duplicated_column = 'Column1'
data = []
with open(input_filename, 'r') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        data.append(row[duplicated_column])

# 去重并按顺序保存到新的CSV文件中
unique_data = list(set(data))
unique_data.sort()
with open(output_filename, 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    for row in unique_data:
        writer.writerow([row])

此代码将读取名为“original.csv”的CSV文件，并考虑该文件中名为“Column1”的列。然后，它将处理该列的所有行，并将不同的数据保存在“unique_data”列表中。最后，它将按顺序保存“unique_data”列表中的所有元素，并将它们写入名为“output.csv”的新CSV文件中。

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python对csv文件中的某一列数据去重，并将去重后的该列结果存入新的csv文件中

以下是Python代码示例，可以实现对CSV文件中的某一列数据去重，并将去重后的结果存入新的CSV文件中：

import csv

# 读取原始CSV文件
filename = "original.csv"
with open(filename, "r") as file:
    reader = csv.reader(file)
    data = list(reader)

# 获取需要去重的列的索引
column_index = 2  # 假设需要去重的列是第三列（索引从0开始计数）

# 将需要去重的列的数据存入集合中进行去重
unique_items = set()
for row in data:
    unique_items.add(row[column_index])

# 将去重后的结果存入新的CSV文件中
new_filename = "unique.csv"
with open(new_filename, "w", newline="") as file:
    writer = csv.writer(file)
    for item in unique_items:
        writer.writerow([item])

在上述代码中，首先使用Python的csv模块读取原始CSV文件，将其转化为一个二维数组。然后通过设置column_index变量，确定需要去重的列的索引。接着，使用Python的set数据类型来存放需要去重的列的数据，并调用其自带的去重功能。最后，将去重后的结果存入新的CSV文件中，新文件名为unique.csv。在写入新的CSV文件时，需要将每个唯一的数据项分别写入一行，因此需要使用csv.writer中的writerow函数。

采用jupyter notebook编程工具，1、对bank.csv文件中的数据进行去重和去除空值操作； 2、对（1）中操作结果进行6:4分割，分别存入“20201208041006TrainData.csv”和“20201208041006TestData.csv”文件中1、采用pandas包对上面生成的20201208041006TrainData.csv文件进行去除空值和重复值操作，将结果存入DataFrame中 2、计算DataFrame数据集中age列的最大值、最小值和中位数 3、按照education分组，并计算nr_employed列平均值

好的，我会根据您的要求逐步回答您的问题。

首先，我需要确认您的文件路径和文件名是否正确，并在代码中引入所需的库。请确认您的文件名为"bank.csv"，并且文件在当前工作目录下。

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('bank.csv')

# 去重和去除空值
df.drop_duplicates(inplace=True)
df.dropna(inplace=True)

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集，并将其保存到文件中。我们将使用sklearn库中的train_test_split函数，将数据集按照6:4的比例分割，并保存到csv文件中。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 将数据集分为训练集和测试集
train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.4, random_state=42)

# 将训练集和测试集保存到csv文件中
train_df.to_csv('20201208041006TrainData.csv', index=False)
test_df.to_csv('20201208041006TestData.csv', index=False)

接下来，我们对训练集数据进行去重和去除空值操作，并将结果存入DataFrame中：

# 读取训练集文件
train_df = pd.read_csv('20201208041006TrainData.csv')

# 去重和去除空值
train_df.drop_duplicates(inplace=True)
train_df.dropna(inplace=True)

然后，我们计算DataFrame数据集中age列的最大值、最小值和中位数：

# 计算age列的最大值、最小值和中位数
max_age = train_df['age'].max()
min_age = train_df['age'].min()
median_age = train_df['age'].median()

print("最大年龄是：", max_age)
print("最小年龄是：", min_age)
print("年龄中位数是：", median_age)

最后，我们按照education分组，并计算nr_employed列平均值：

# 按照education分组，并计算nr_employed列平均值
grouped = train_df.groupby('education').mean()['nr_employed']

print(grouped)

以上就是根据您的要求对数据集进行操作的完整代码，您可以将代码复制到jupyter notebook中执行。