python - 使用python中的重复项对csv文件进行条件过滤

我是python的新手，并且需要以下建议。
我有一个包含多个字段的文件，例如下面的示例

# with duplicates
name1 14019 3 0.5564 0.0929 0.6494
name1 14022 0 0.5557 0.0990 0.6547
name1 14016 0 0.5511 0.0984 0.6495
name2 11 8 0.5119 0.0938 0.6057
name2 12 18 0.5331 0.0876 0.6206
name3 16 20 0.5172 0.0875 0.6047
name3 17 29 0.5441 0.0657 0.6098
# without duplicates
name1 14022 0 0.5557 0.0990 0.6547
name2 12 18 0.5331 0.0876 0.6206
name3 17 29 0.5441 0.0657 0.6098

首先是名称，其他字段是数字（根据预测）。
有相同名称但有不同预测的预测重复项。
我的任务是根据最后一个字段的比较删除重复项。
最后一列应为MAXIMUM。

我正在堆叠比较重复项的最后一个字段的步骤。
我应该使用lambda还是可以直接过滤？列表是否正确使用，或者从文件中逐行读取时可以在流程中执行？

您对我们的帮助深表感谢！

import csv

fi = open("filein.txt", "rb")
fo = open("fileout.txt", "wb")

reader = csv.reader(fi,delimiter=' ')
writer = csv.writer(fo,delimiter=' ')

names = set()
datum = []
datum2 = []

for row in reader:
  if row[0] not in names:
    names.add(row[0])
    row_new1 = [row[0],row[3],row[4],row[5]]
    datum.append(row_new)
    writer1.writerow(row_new1)
  else:
    row_new2 = [row[0],row[3],row[4],row[5]]
    datum2.append(row_new2)
    writer2.writerow(row_new2)

最佳答案

下面的代码可能有一定用处，我是用字典来做的：

import csv

fi = open("filein.txt", "rb")
reader = csv.reader(fi,delimiter=' ')

dict = {}
for row in reader:
    if row[0] in dict:
        if float(dict[row[0]][-1]) < float(row[-1]):
            dict[row[0]] = row[1:]
    else:
        dict[row[0]] = row[1:]
print dict

输出：

{'name2': ['12', '18', '0.5331', '0.0876', '0.6206'], 'name3': ['17', '29', '0.5441', '0.0657', '0.6098'], 'name1': ['14022', '0', '0.5557', '0.0990', '0.6547']}

关于python - 使用python中的重复项对csv文件进行条件过滤，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/17105009/