python剔除csv重复的属性，并统计剩余的数目

在剔除csv中重复的属性后，可以使用pandas库中的value_counts()函数来统计剩余的数目。以下是一段示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件，并指定需要剔除的列名
df = pd.read_csv('data.csv')
df.drop_duplicates(subset=['column_name'], inplace=True)

# 统计剩余数据的数量
counts = df['column_name'].value_counts()

# 输出统计结果
print(counts)

其中，column_name是你想要剔除的列的列名。首先使用drop_duplicates函数删除重复项，然后使用value_counts函数统计剩余数据中各个属性出现的次数。最后输出统计结果即可。

相关问题

python读取csv文件查重列统计并计算

在Python中，我们可以使用pandas库来轻松地读取CSV文件、处理数据，包括查重列（检查是否有重复的列名）以及对数据进行统计。下面是一个简单的步骤说明：

首先，你需要安装pandas库，如果还没有安装，可以使用pip install pandas命令。

import pandas as pd

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

# 检查列名是否唯一（无重复）
if len(df.columns) != df.nunique():
    duplicate_columns = [col for col in df.columns[df.columns.duplicated()]]
    print(f"有重复的列名：{duplicate_columns}")
else:
    print("所有列名都是唯一的")

# 统计列的数据信息（例如非空值数量，平均值等）
for column in df.columns:
    if df[column].dtype == 'object':  # 如果是字符串类型
        unique_values = df[column].nunique()
        null_count = df[column].isnull().sum()
        print(f"{column}：共有{unique_values}个独特值，缺失值数为{null_count}")
    else:  # 对数值型列计算平均值
        avg_value = df[column].mean()
        print(f"{column}：平均值为{avg_value}")

# 计算重复行的数量
duplicates = df[df.duplicated()]
print("重复行数：", duplicates.shape[0])

在这个例子中，我们首先读取CSV文件到DataFrame中，然后检查列名是否重复。接着，对于每列，如果是字符串类型我们会统计其独特的值和缺失值；如果是数值类型则计算平均值。最后，通过`.duplicated()`函数找出重复的行。

python删除csv重复数据

你可以使用Python中的pandas库来删除csv文件中的重复数据。具体实现步骤如下：

1.导入pandas库：

import pandas as pd

2.读取csv文件：

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

3.删除重复数据：

df.drop_duplicates(inplace=True)

4.将结果保存到新的csv文件中：

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

其中，`drop_duplicates()`函数可以根据指定的列名来删除重复数据，默认情况下会删除所有列完全相同的行。`inplace=True`表示在原数据上进行修改，如果不加这个参数，则不会对原数据进行修改。