Python实现按contract统计唯一custId数量（不使用Pandas）

云上老周

2026-5-13

解决按contract统计唯一custId数量的问题（无Pandas版）

Hey there! Since you're a Python newbie and want to stick with the csv module instead of Pandas, let's build this functionality step by step. Here's a straightforward approach that uses basic Python data structures to get the job done:

完整实现代码

import csv

# 初始化一个字典：键为contract编号，值为存储唯一custId的集合（集合自动去重）
contract_unique_custs = {}

with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    # 跳过表头行（第一行的列名）
    next(reader)
    
    for row in reader:
        # 从每行数据中提取custId和contract（注意列的索引：custId是第0列，contract是第1列）
        cust_id = row[0]
        contract_num = row[1]
        
        # 如果当前contract还没在字典里，先创建一个空集合
        if contract_num not in contract_unique_custs:
            contract_unique_custs[contract_num] = set()
        
        # 将custId加入对应contract的集合（集合会自动忽略重复的id）
        contract_unique_custs[contract_num].add(cust_id)

# 输出统计结果
print("=== 按contract统计的唯一custId数量 ===")
for contract, cust_ids in contract_unique_custs.items():
    print(f"Contract {contract}: {len(cust_ids)} 个唯一用户")

代码逻辑拆解

数据结构选择：用字典contract_unique_custs来关联每个contract和它对应的用户集合，集合的特性刚好能帮我们自动去重，不用手动判断重复的custId。
跳过表头：用next(reader)读取并跳过第一行的列名，避免把表头当成数据处理。
遍历处理每行：从每行中提取需要的两个字段，更新字典里的集合。
统计输出：最后遍历字典，用len(cust_ids)得到每个contract对应的唯一用户数量。