python对csv文件中的某一列数据去重,并将去重后的该列结果存入新的csv文件中
时间: 2024-03-21 16:44:32 浏览: 9
好的,可以使用Python的pandas库来完成这个任务。下面是代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取原始csv文件
df = pd.read_csv('original_file.csv')
# 对需要去重的列进行去重操作
unique_col = df['column_name'].unique()
# 将去重后的结果存入新的csv文件中
unique_df = pd.DataFrame(unique_col, columns=['column_name'])
unique_df.to_csv('unique_file.csv', index=False)
```
其中,`column_name`是需要去重的列的名称,`original_file.csv`是原始的csv文件,`unique_file.csv`是存储去重结果的新的csv文件。需要注意的是,`index=False`表示不将行索引写入csv文件中。
相关问题
python对csv文件中的指定列数据去重,并将去重后的该列数据存入新的csv文件中
以下是使用Python实现对CSV文件中指定列数据去重,并将去重后的该列数据存入新的CSV文件中的示例代码:
```python
import csv
# 读取原始CSV文件,并指定去重列
input_filename = 'original.csv'
output_filename = 'output.csv'
duplicated_column = 'Column1'
data = []
with open(input_filename, 'r') as f:
reader = csv.DictReader(f)
for row in reader:
data.append(row[duplicated_column])
# 去重并按顺序保存到新的CSV文件中
unique_data = list(set(data))
unique_data.sort()
with open(output_filename, 'w', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
for row in unique_data:
writer.writerow([row])
```
此代码将读取名为“original.csv”的CSV文件,并考虑该文件中名为“Column1”的列。然后,它将处理该列的所有行,并将不同的数据保存在“unique_data”列表中。最后,它将按顺序保存“unique_data”列表中的所有元素,并将它们写入名为“output.csv”的新CSV文件中。
python对csv文件中的某一列数据去重,并将去重后的数据存成一个新的csv文件
假设要去重的列为列1,以下是一种可能的解决方案:
```python
import csv
with open('原始文件.csv', 'r') as file_in, open('去重后的文件.csv', 'w', newline='') as file_out:
reader = csv.DictReader(file_in)
writer = csv.DictWriter(file_out, fieldnames=reader.fieldnames)
# 按列1构建集合,记录已经出现过的值
seen_values = set()
# 写入表头
writer.writeheader()
# 遍历原始文件的每一行
for row in reader:
# 取出列1的值
value = row['列1']
# 如果这个值之前没有出现过
if value not in seen_values:
# 记录这个值已经出现过
seen_values.add(value)
# 将这一行写入新文件
writer.writerow(row)
```
代码中使用了 `DictReader` 和 `DictWriter` 分别读取和写入 CSV 文件,这样每一行的数据就可以通过类似字典(dictionary)的形式进行访问。
在遍历原始文件的过程中,使用一个集合 `seen_values` 记录已经出现过的值。当读到某一行时,取出该行的列1的值并判断其是否已经在 `seen_values` 集合中出现过,如果是,则跳过不再写入新文件中,否则将这一行写入新文件并将该值添加到 `seen_values` 集合中。最终新的 CSV 文件中的列1数据就是去重后的结果。
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