csv数据python去重

好的，让我来帮助你解决这个问题。

你可以使用Python中的pandas库来进行csv数据的去重。具体方法如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取csv文件并创建dataframe

df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

3. 进行数据去重

df.drop_duplicates(inplace=True)

4. 保存新的csv文件

df.to_csv('new_csv_file.csv', index=False)

这样就可以实现csv数据的去重了。希望能帮到你！

相关问题

python中csv文件如何去重

您可以使用Python中的pandas库来去重csv文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 去重
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 保存文件
df.to_csv('example_clean.csv', index=False)

这将打开csv文件，去重所有行，然后将结果保存在新文件example_clean.csv中。通过设置 `inplace=True` 参数，原始数据框将被修改，而不是创建一个新的数据框。如果您想根据特定的列或组合列进行去重，请使用 `subset` 参数。例如， `df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2'], inplace=True)` 只会在 `col1` 和 `col2` 的值都相同时删除行。

python csv去重

要对 CSV 文件进行去重，可以使用 Python 中的 pandas 库。

假设你的 CSV 文件名为 "data.csv"，以下是一段代码示例：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv("data.csv")

# 对指定列进行去重
df.drop_duplicates(subset=['column_name'], inplace=True)

# 将去重后的数据保存到新的 CSV 文件中
df.to_csv("new_data.csv", index=False)

在代码示例中，使用 `read_csv()` 函数读取 CSV 文件，并将读取到的数据保存到名为 `df` 的 pandas 数据框中。

然后，使用 `drop_duplicates()` 函数对指定列进行去重处理，其中 `subset` 参数为需要去重的列的名称，`inplace` 参数为 `True` 表示在原数据框上进行修改。

最后，使用 `to_csv()` 函数将去重后的数据保存到新的 CSV 文件中，其中 `index` 参数为 `False` 表示不保存行索引。