Python Pandas如何按类别导出唯一Code至对应CSV文件？

当然可以用unique()函数实现你的需求，结合Pandas的分组功能就能完成。下面是具体的实现步骤和代码：

• 按Category列对DataFrame分组，对每个分组的Code列调用unique()获取唯一值
• 遍历每个分组，将唯一Code转换为可保存的数据格式，输出为对应分类名称的CSV文件

完整实现代码 #

import pandas as pd

# 原始数据初始化
data = [['A', 'code31'], ['A', 'code31323'], ['G', 'code641'], ['F', 'code641'], 
        ['A', 'code2321'], ['F', 'code253'], ['A', 'code135821'], ['G', 'code2318']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Category', 'Code'])

# 分组提取每个类别的唯一Code
grouped_unique_codes = df.groupby('Category')['Code'].unique()

# 遍历分组保存为CSV
for category, codes in grouped_unique_codes.items():
    # 将唯一Code数组转为DataFrame，适配to_csv方法
    code_df = pd.DataFrame(codes, columns=['Code'])
    code_df.to_csv(f'{category}.csv', index=False)

代码说明 #

• df.groupby('Category')['Code'].unique()：通过分组操作，对每个分类下的Code列去重，返回一个以分类名为索引、唯一Code数组为值的Series
• to_csv(f'{category}.csv', index=False)：将每个分类的唯一Code保存为CSV文件，index=False用于避免写入多余的索引列

可选实现方式（用drop_duplicates先全局去重） #

如果你更习惯先整体去重再分组保存，也可以这么写：

import pandas as pd

data = [['A', 'code31'], ['A', 'code31323'], ['G', 'code641'], ['F', 'code641'], 
        ['A', 'code2321'], ['F', 'code253'], ['A', 'code135821'], ['G', 'code2318']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Category', 'Code'])

# 先去除(Category, Code)的重复项
unique_df = df.drop_duplicates(subset=['Category', 'Code'])

# 分组保存每个类别的Code
for category, group in unique_df.groupby('Category'):
    group[['Code']].to_csv(f'{category}.csv', index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者akrapovic