在第三部获取指定列数据后面加入查重

好的，如果需要在获取指定列数据后进行查重，可以使用pandas库中的drop_duplicates()方法。该方法会去除列中所有重复的行，只保留第一次出现的行。

以下是修改后的代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
excel_file = r"C:\Users\Chenzhong_Zhou\Desktop\对比需求\list\GAFP list(1).xlsx"
df_excel = pd.read_excel(excel_file, sheet_name="Sheet1")

# 获取指定列数据并进行查重
excel_col = df_excel["GAFP"].drop_duplicates()

# 读取CSV文件
csv_file = r"C:\Users\Chenzhong_Zhou\Desktop\对比需求\list\ServerGrpProjectList_export_1684484264572.csv"
df_csv = pd.read_csv(csv_file)

# 获取指定列数据并进行查重
csv_col = df_csv["column_name"].drop_duplicates()

# 数据对比
if excel_col.equals(csv_col):
    result = "数据一致"
else:
    result = "数据不一致\n\nExcel文件中多出的数据：\n{}\n\nCSV文件中多出的数据：\n{}".format(
        excel_col[~excel_col.isin(csv_col)],
        csv_col[~csv_col.isin(excel_col)]
    )

# 将结果写入txt文件
txt_file = r"C:\Users\Chenzhong_Zhou\Desktop\对比需求\list\txt001.txt"
with open(txt_file, "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(result)

这样，在获取Excel和CSV文件中的指定列数据后，会先使用drop_duplicates()方法进行去重，以确保数据的唯一性。然后再进行数据对比，以避免重复的数据对比结果出现误差。