将csv文件中有重复的行的某一列按照不同类别排序python

可以使用pandas库来实现这个功能，具体代码如下：

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_sorted = df.sort_values(by='column_name')

# 去除重复行
df_unique = df_sorted.drop_duplicates(subset='column_name', keep='first')

# 输出结果
print(df_unique)

其中，'file.csv'是你要读取的csv文件名，'column_name'是你要按照哪一列进行排序和去重。这段代码会输出按照某一列排序并去重后的结果。

相关问题

将csv文件中有重复的某一列按照不同类别排序python

可以使用 pandas 库来实现这个功能，具体代码如下：

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_sorted = df.sort_values(by='column_name')

# 去除重复行
df_unique = df_sorted.drop_duplicates(subset='column_name', keep='first')

# 输出结果
print(df_unique)

其中，'file.csv' 是你要读取的 csv 文件名，'column_name' 是你要按照哪一列进行排序和去重的列名。这段代码会将 csv 文件中有重复的某一列按照不同类别排序，并去除重复行，输出结果。

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：

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：

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：

df = df.sort_values(['category', 'rank'])

完整代码如下：

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。