我有一个csv文件，里面有4百多万行数据，现在我想找到这些数据中的重复行（有多种不同的重复行），并将每个重复的行拷贝出来放到同一个csv文件中

如果你希望找到所有不同的重复行，并将它们分别拷贝出来放到同一个csv文件中，可以使用pandas库的groupby()函数和duplicated()函数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 找到所有重复的行
duplicates = df[df.duplicated(keep=False)]

# 根据重复行进行分组
groups = duplicates.groupby(list(duplicates.columns))

# 遍历每个分组，将重复行写入新的csv文件
for _, group in groups:
    group.to_csv('duplicates.csv', mode='a', header=False, index=False)

这个代码首先使用duplicated()函数找到所有重复的行，然后使用groupby()函数按照所有列进行分组。最后，遍历每个分组，将重复行写入新的csv文件中。需要注意的是，这个方法可能会比较慢，因为要遍历所有数据，如果数据量很大，可能需要等待较长时间。

相关问题

我有一个csv文件，里面有4百多万行数据，现在我想找到这些数据中的重复行，并将每个重复的行拷贝出来放到同一个csv文件中

可以使用Python中的pandas库来完成这个任务。首先读取csv文件，然后使用pandas的duplicated()函数找到重复的行，再使用boolean indexing来筛选出重复的行，最后将这些行写入新的csv文件中。

以下是示例代码：

import pandas as pd

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

# 找到重复的行
duplicates = df[df.duplicated()]

# 将重复的行写入新的csv文件
duplicates.to_csv('duplicates.csv', index=False)

需要注意的是，这个方法可能会比较慢，因为要遍历所有数据，如果数据量很大，可能需要等待较长时间。

请用python写以下代码：一共有2000个csv格式的表格文件，每一个csv格式的文件有20万行数据，把每一个csv格式文件从前往后每一万行取出当作新的一个csv格式文件，最后得到40000个csv格式文件

以下是可能的Python代码实现：

import os
import pandas as pd

# 设置原始文件夹路径、新文件夹路径和行数间隔
input_folder = 'path/to/original/folder'
output_folder = 'path/to/new/folder'
row_interval = 10000

# 获取原始文件夹下所有csv文件
files = [f for f in os.listdir(input_folder) if f.endswith('.csv')]

# 遍历每个csv文件
for file in files:
    # 读取csv文件
    df = pd.read_csv(os.path.join(input_folder, file))
    # 获取csv文件行数
    num_rows = df.shape[0]
    # 遍历每一万行数据
    for i in range(0, num_rows, row_interval):
        # 获取当前行数范围
        start = i
        end = min(i + row_interval, num_rows)
        # 获取当前行数范围内的数据
        df_subset = df.iloc[start:end]
        # 构造新文件名
        new_file_name = f"{os.path.splitext(file)[0]}_{i+1}-{end}.csv"
        # 写入新csv文件
        df_subset.to_csv(os.path.join(output_folder, new_file_name), index=False)

上述代码将遍历指定的原始文件夹中所有以.csv结尾的文件。对于每个文件，它将读取文件并获取行数。然后，它将遍历每一万行数据，并将其保存为新的.csv文件，新文件的名称包括原始文件名和行数范围。最终，40000个新文件将保存在指定的新文件夹中。