用python将csv文件中有重复的行的某一列按照相同的元素进行整数排列
时间: 2023-05-13 21:04:50 浏览: 102
可以使用 pandas 库来实现这个功能,具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('file.csv')
# 按照某一列进行分组,并对分组后的列进行排序
df['new_column'] = df.groupby('column_name')['column_name'].rank(method='dense', ascending=True)
# 保存结果到新的 csv 文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)
```
其中,`column_name` 是需要进行分组和排序的列名,`new_column` 是新生成的列名,用于保存排序后的结果。`method='dense'` 表示使用密集排名,即相同元素的排名相同,不会跳过。`ascending=True` 表示按照升序排列。最后,将结果保存到新的 csv 文件中,`index=False` 表示不保存行索引。
相关问题
用python将csv文件中有重复的某一列按照不同类别排序,重复的行按照相同的元素进行整数排列,不同的行用不同的整数,从1开始递增,
可以使用 pandas 库来实现这个功能。首先,读取 csv 文件并将其转换为 pandas 的 DataFrame 对象:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
```
假设需要对列名为 'category' 的列进行排序,可以使用 `groupby` 函数将相同类别的行分组,并使用 `cumcount` 函数为每个组中的行分配一个唯一的整数:
```python
df['rank'] = df.groupby('category').cumcount() + 1
```
最后,使用 `sort_values` 函数按照 'category' 列和 'rank' 列进行排序:
```python
df = df.sort_values(['category', 'rank'])
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df['rank'] = df.groupby('category').cumcount() + 1
df = df.sort_values(['category', 'rank'])
```
注意,这里假设每个类别中的行都是连续的,如果不是连续的,可以使用 `rank` 函数来为每个组中的行分配一个排名。
用python将csv文件中有重复的行的某一列按照相同的元素进行整数排列,从1开始递增,不同的行用不同的整数
可以使用pandas库来实现这个功能,具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('file.csv')
# 按照某一列进行排序
df = df.sort_values(by='column_name')
# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)
# 给每一行的某一列赋值
df['new_column'] = (df['column_name'] != df['column_name'].shift()).cumsum()
# 保存结果到csv文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)
```
其中,`column_name`是需要进行排列的列名,`new_column`是新添加的列名,用于存储排列后的整数。这段代码会将重复的行按照相同的元素进行整数排列,不同的行用不同的整数,从1开始递增。
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