如何用Python读取Excel列数据，查找Value列重复值并优化现有脚本

• 资源泄漏风险：未使用上下文管理器打开文件，运行出现异常时可能无法正常关闭文件句柄
• 性能极低：多次调用list.count()方法+3次全量遍历数据集，时间复杂度为O(n²)，数据量偏大时运行效率极差
• 逻辑容错性差：将Name和Value拼接后再拆分的逻辑，遇到Name字段自带逗号的场景会直接出错
• 输出不符合要求：最终输出的是一维列表，不是要求的「Value为键、对应Name数组为值」的字典结构

import csv
import json
from collections import defaultdict

# 初始化映射存储结构
value_map = defaultdict(list)

# 用with自动管理文件生命周期，无需手动关闭
with open('columnData.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    csv_reader = csv.reader(f)
    # 跳过表头行
    next(csv_reader)
    for name, val in csv_reader:
        #  strip处理规避字段首尾空格/换行导致的统计误差
        value_map[val.strip()].append(name.strip())

# 筛选出Value重复的条目
result = {val: name_list for val, name_list in value_map.items() if len(name_list) >= 2}

# 按要求格式输出
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))

如果不想引入collections依赖，也可以用原生字典实现存储逻辑：

value_map = {}
# 遍历部分替换为
for name, val in csv_reader:
    name = name.strip()
    val = val.strip()
    if val not in value_map:
        value_map[val] = []
    value_map[val].append(name)

• 时间复杂度降到O(n)：仅遍历一次数据集完成统计，无冗余遍历和高耗时计算
• 资源操作更安全：with语句会自动处理文件关闭，异常场景也不会出现资源泄漏
• 逻辑更简洁可靠：直接用字典做映射存储，没有多余的拼接、拆分中间步骤，也避免了字段含逗号导致的逻辑错误
• 输出完全匹配需求：最终结果和要求的格式完全一致，json.dumps的缩进参数保证输出的排版和示例相同
• 容错性增强：对读取的字段做了去首尾空白处理，避免原始数据里的隐形字符导致统计错误

内容的提问来源于stack exchange，提问作者liuxu