使用Python 的p使用Python 的pandas 库读取原始的data.csv 文件，并且删 除重复行，将处理后的数据保存为data_m2_t1_s1.csv，上传到答 题框附件中；Python代码复制粘贴到答题框中，代码文件命名为 code_m2_t1_s1.py 保存在本地电脑即可andas 库读取原始的data.csv 文件，并且删 除重复行，将处理后的数据保存为data_m2_t1_s1.csv，上传到答 题框附件中；Python代码复制粘贴到答题框中，代码文件命名为 code_m2_t1_s1.py 保存在本地电脑即可

<think>我们使用pandas读取CSV文件，然后使用drop_duplicates()方法删除重复行，最后将处理后的数据保存为新的CSV文件。注意：根据引用[2]中提到的重复值处理，我们可以直接使用drop_duplicates()。另外，引用[1]中提到读取文件时可能需要注意编码，如果文件是ANSI编码，我们可以使用'unicode_escape'，但通常我们也可以尝试'utf-8'。如果不知道编码，可以尝试不指定，或者根据错误提示调整。我们这里先尝试默认读取，如果出错再调整编码。步骤：1.导入pandas库2.使用pd.read_csv读取文件3.使用drop_duplicates()删除重复行4.保存到新文件data_m2_t1_s1.csv代码示例：```importpandasaspd#读取CSV文件，这里假设文件是标准UTF-8编码，如果不是，可能会报错，需要根据实际情况调整编码try:data=pd.read_csv('data.csv')exceptUnicodeDecodeError:#如果出现编码错误，尝试使用其他编码，如'latin1'或'unicode_escape'data=pd.read_csv('data.csv',encoding='unicode_escape')#删除重复行（默认保留第一次出现的行）data_cleaned=data.drop_duplicates()#保存为新文件，不保留索引列data_cleaned.to_csv('data_m2_t1_s1.csv',index=False)```说明：-drop_duplicates()方法默认会删除所有列都相同的重复行，并且保留第一个出现的行。-如果需要根据某些列来判断重复，可以使用subset参数，例如：data.drop_duplicates(subset=['列名1','列名2'])-如果希望保留最后一次出现的行，可以使用keep='last'参数。-保存文件时，index=False表示不保存行索引。如果文件很大，我们可能需要考虑内存使用，但一般情况下pandas可以处理。根据引用[2]中提到的，我们也可以使用data.info()和data.describe()来查看数据基本信息，但这不是必须步骤。因此，按照用户要求，我们完成了读取、删除重复行、保存新文件的操作。</think>### 使用pandas处理CSV文件删除重复行 以下是完整的解决方案，使用Python的pandas库读取CSV文件、删除重复行并保存为新文件： ```python import pandas as pd # 步骤1: 读取CSV文件（自动处理常见编码） try: df = pd.read_csv('data.csv') except UnicodeDecodeError: # 如果出现编码错误，尝试使用unicode_escape解码 df = pd.read_csv('data.csv', encoding='unicode_escape') # 步骤2: 删除重复行（保留首次出现的行） df_cleaned = df.drop_duplicates() # 步骤3: 保存处理后的数据到新文件 df_cleaned.to_csv('data_m2_t1_s1.csv', index=False) print("重复行已删除，新文件保存成功!") print(f"原始数据行数: {len(df)}") print(f"处理后数据行数: {len(df_cleaned)}") print(f"删除重复行数: {len(df) - len(df_cleaned)}") ``` ### 关键步骤说明： 1. **文件读取**： - 使用`pd.read_csv()`加载CSV文件 - 自动处理常见编码问题，遇到编码错误时回退到`unicode_escape`[^1] 2. **删除重复行**： - `drop_duplicates()`方法默认删除所有列值完全相同的行 - 保留每组重复行中首次出现的记录 3. **文件保存**： - 使用`to_csv()`保存处理后的数据 - `index=False`参数避免保存行索引列 - 输出处理前后的行数对比 ### 进阶选项： - **指定列检查重复**：`df.drop_duplicates(subset=['列名1', '列名2'])` - **保留最后出现的重复项**：`df.drop_duplicates(keep='last')` - **完全删除所有重复项**：`df.drop_duplicates(keep=False)` - **处理大型文件**：添加`chunksize`参数分块读取 ### 验证结果： ```python # 检查新文件 new_df = pd.read_csv('data_m2_t1_s1.csv') print("重复值检查:", new_df.duplicated().any()) # 应返回False ```