# 读取csv文件 df = pd.read_csv('加压压缩机第1个设备事故场景.csv',encoding='gbk',dtype=str) # 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,encoding='gbk')为什么没有输出duplicate.csv文件到磁盘中

这段代码中，每次遍历分组时都使用了 mode='a'，表示以追加模式打开文件。如果第一次执行时文件不存在，就会创建一个新的文件，但是如果该文件已经存在，则新的数据会被添加到文件的末尾。因此，如果之前已经运行过这段代码并且生成了 duplicates.csv 文件，那么后续运行时不会再次创建该文件，只会将数据追加到文件末尾。你可以检查一下你的代码所在的目录中是否已经存在 duplicates.csv 文件，如果存在的话，可以手动删除该文件，然后重新执行代码，看看是否能够生成新的 duplicates.csv 文件。

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import pandas as pd # 读取csv文件 df = pd.read_csv('uniform.csv',encoding='gbk',dtype=str) # 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,encoding='gbk')为什么没有输出duplicates.csv文件到磁盘中？

可能是因为程序没有正确关闭文件句柄，导致缓存中的数据没有被写入磁盘。你可以尝试在循环结束后，手动关闭文件句柄，以确保数据被正确写入磁盘：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('uniform.csv', encoding='gbk', dtype=str)
duplicates = df[df.duplicated(keep=False)]
groups = duplicates.groupby(list(duplicates.columns))

with open('duplicates.csv', mode='w', encoding='gbk') as f:
    for _, group in groups:
        group.to_csv(f, header=False, index=False)

# 手动关闭文件句柄
f.close()

这样可以确保程序在写入完数据后，正确关闭文件，以便将缓存中的数据一次性写入磁盘。

df = pd.read_csv

df = pd.read_csv函数是用于读取CSV文件的函数。它可以接受不同的参数来指定文件的路径、分隔符以及其他读取选项。

在引用中的示例中，df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True)将会读取名为'girl.csv'的文件，并使用空白字符作为分隔符。

在引用中的示例中，df = pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, dtype={"id": str})与前一个示例相同，但是还指定了"id"列的数据类型为字符串。

在引用中的示例中，展示了三种不同的读取文件的方法。第一个是通过文件路径读取，第二个是通过网页上的文件URL读取，第三个是通过文件对象读取。