python如何从csv文件中抽出一列并去重后写入一个excel文件中？

可以使用Python中的pandas库来完成这个任务。下面是一个示例代码，假设需要读取名为`data.csv`的文件，并将其中名为`column_name`的列写入名为`output.xlsx`的Excel文件中。

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 选择需要的列并去重
col = df['column_name'].unique()

# 将结果写入excel文件
result = pd.DataFrame(col, columns=['column_name'])
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
result.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

在这个代码中，首先使用`pd.read_csv()`方法读取csv文件，然后使用`unique()`方法选择需要的列并去重。最后，使用`pd.DataFrame()`方法创建一个Pandas DataFrame，然后使用`pd.ExcelWriter()`方法将结果写入Excel文件中。注意，`index=False`参数可以防止在写入Excel文件时创建一个空白列。

相关问题

python如何从csv文件中抽出一列并去重后写入一个csv文件中？使用pandas

使用pandas进行csv文件的读写操作非常方便，具体步骤如下：

1. 使用pandas读取原始的csv文件，并读取需要抽取的列，并将其存储到一个Series对象中。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('original.csv')
column = df['column_name'].unique()  # 假设需要抽取名为'column_name'的列

2. 对Series对象进行去重操作。

column = column.drop_duplicates()

3. 将去重后的数据写入目标csv文件中。

column.to_csv('result.csv', index=False, header=False)

完整代码如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('original.csv')
column = df['column_name'].unique()  # 假设需要抽取名为'column_name'的列

column = column.drop_duplicates()

column.to_csv('result.csv', index=False, header=False)

需要注意的是，在将Series对象写入csv文件时，应该使用`to_csv`方法，并设置`index=False`和`header=False`参数，这样可以避免写入的数据中出现多余的行和列。

python读取csv文件某一列后，去重那列内容

可以使用Python的csv模块和set集合来读取csv文件某一列并去重。以下是一个简单的例子，假设我们要读取一个名为data.csv的csv文件，并且对第二列进行去重：

import csv

with open('data.csv', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',', quotechar='"')
    # 第二列的数据存储在一个列表中
    column2 = [row[1] for row in reader]
    # 利用set集合去重
    unique_column2 = set(column2)
    # 打印去重后的结果
    print(unique_column2)

在这个例子中，我们使用了列表推导式来将第二列的数据存储在一个列表中，然后利用set集合对该列表进行去重。最后打印去重后的结果即可。