用Python处理csv文件。第一列为Blid,有不同的重复值。根据blid分组,在每个组中查看CJSJ列是否有重复值,如果有,则复制到表格末尾。
时间: 2024-04-12 08:28:43 浏览: 17
可以使用Python的pandas库来处理csv文件。首先,你需要安装pandas库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install pandas
```
然后,可以使用以下代码来实现你的需求:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')
# 根据Blid分组
groups = df.groupby('Blid')
# 创建一个空的DataFrame用于存储结果
result = pd.DataFrame()
# 遍历每个组
for name, group in groups:
# 查看CJSJ列是否有重复值
if group['CJSJ'].duplicated().any():
# 将有重复值的组复制到结果DataFrame中
result = pd.concat([result, group])
# 将结果保存到新的csv文件
result.to_csv('result.csv', index=False)
```
请将代码中的`your_file.csv`替换为你的csv文件路径和文件名。运行上述代码后,将会生成一个名为`result.csv`的新文件,其中包含了满足条件的行。
注意:这段代码将会将满足条件的行复制到结果DataFrame中,并保存为新的csv文件。如果你希望在原始文件中添加这些行,可以修改代码来实现。
相关问题
cv2.xfeatures2d.BEBLID_create
cv2.xfeatures2d.BEBLID_create是一个函数,用于创建BEBLID描述符对象。BLID是一个在2020年引入的新的描述符,已被证明在几个任务中改善了ORB。它适用于多种检测方法,并且需要将ORB关键点的比例设置为0.75~1。使用BEBLID描述符可以获得更高的inliers百分比,例如77.57%。如果注释掉BEBLID并取消注释ORB描述符,结果的inliers百分比会下降到63.20%。因此,cv2.xfeatures2d.BEBLID_create函数可以用于创建BEBLID描述符对象,以提高特征匹配的准确性。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)