使用pandas过滤文件重复行

pandas过滤文件重复行

import pandas as pd
import os
import argparse
import random
import string

# 增加参数
parser = argparse.ArgumentParser(
    description="过滤文件重复行,使用file_duplicate filename",add_help = True)

parser.add_argument("filename", type=str,
                    help="请输入文件名，如filename.txt: ")

parser.add_argument("-p","--param",dest = "sep", type=str,
                    help="请输入分隔符，如‘|‘,默认为‘|‘ " ,default = ‘|‘,required=False)
args = parser.parse_args()
f_name = args.filename  # 获得参数值
sep = args.sep  # 获得参数值
# usecols=[0,1,2]
print(‘参数值为 {} {}‘.format(f_name,sep))
if not os.path.exists(f_name):
    print("%s文件不存在" % f_name)
else:
    df = pd.read_csv(f_name, sep=sep,skiprows=1,header=None,usecols=[0,1,2])  # 指定字符串None为Nan
    """
    文件名，分隔符，忽略行数，首行是否索引，截取列
    """
    print("前5行")
    print(df.head(5))
    print(‘过滤前行列数‘)
    print(df.shape)  # 得到几行几列(637, 3)
    rowNum=df.shape[0] # 不包括df表头
    colNum=df.columns.size
    print(‘rowNum ={},colNum={}‘.format(rowNum,colNum))
    # 查数据类型
    print(df.dtypes)
    # 数据类型转换
    df[0] = df[0].astype("object")
    df[1] = df[1].astype("object")
    print(df.dtypes)

    # drop_duplicats参数说明：
    #   参数subset
    #     subset用来指定特定的列，默认所有列
    #   参数keep
    #     keep可以为first和last，表示是选择最前一项还是最后一项保留，默认first
    #   参数inplace
    #     inplace是直接在原来数据上修改还是保留一个副本，默认为False

    df.drop_duplicates(subset=[0,1,2], keep=‘first‘,inplace=True)
    print(‘过滤后行列数‘)
    print(df.shape)# 得到几行几列(632, 3)

    # 生成csv文件
    f_new_name = "%s.new" % f_name + ‘‘.join(random.sample(string.digits, 6))
    df.to_csv(f_new_name,sep=‘|‘,header=False ,index=False)