用python将csv文件中乱码的用户列重新赋值。最后从1开始用数字代替现有的用户id，不删除重复，用相同数字代替相同id,跳过第一行

假设原始csv文件名为data.csv，乱码的用户列名为"用户"，可以使用以下代码实现：

import csv

# 读取csv文件
with open('data.csv', 'r', newline='', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.reader(f)
    rows = list(reader)

# 获取用户列的索引
header = rows[0]
user_index = header.index('用户')

# 重新赋值用户列并用数字代替
user_dict = {}
for i in range(1, len(rows)):
    user = rows[i][user_index]
    if user not in user_dict:
        user_dict[user] = len(user_dict) + 1
    rows[i][user_index] = user_dict[user]

# 写入新的csv文件
with open('new_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(rows)

这段代码首先读取原始csv文件，然后获取"用户"列的索引。接着遍历每一行数据，将"用户"列的值去重并用数字代替，同时记录每个用户对应的数字。最后将新的数据写入一个新的csv文件中。