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：

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。