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，用排列替代原本的列，不删除重复的行

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('file.csv')

然后，使用 `groupby` 函数按照重复的列进行分组，并使用 `ngroup` 函数为每个组分配一个唯一的整数编号：

groups = df.groupby('重复的列')
df['排列'] = groups.ngroup() + 1

最后，使用 `sort_values` 函数按照不同类别排序：

df = df.sort_values(['不同的列', '排列'])

这样就可以得到按照不同类别排序，重复的行按照相同的元素进行整数排列的 DataFrame 对象了。

相关问题

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。

用python将csv文件中有重复的行的某一列按照相同的元素进行整数排列

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')

# 按照某一列进行分组，并对分组后的列进行排序
df['new_column'] = df.groupby('column_name')['column_name'].rank(method='dense', ascending=True)

# 保存结果到新的 csv 文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

其中，`column_name` 是需要进行分组和排序的列名，`new_column` 是新生成的列名，用于保存排序后的结果。`method='dense'` 表示使用密集排名，即相同元素的排名相同，不会跳过。`ascending=True` 表示按照升序排列。最后，将结果保存到新的 csv 文件中，`index=False` 表示不保存行索引。