Excel 中直接提供了去除重复的功能,因此简单操作即可实现。如下: - 功能卡"数据","数据工具"中有"删除重复项"按钮 - 接着可以选择以哪些列作为重复判断 > 除此之外,Excel 中还可以使用条件格式、高级筛选或函数公式实现差不多的功能 pandas 标记重复值 pandas 中同样提供一个简单方法标记出重复值,并且比 Excel ...
首先,认识一下pd.read_excel(),函数的官方文档是这么说的:将Excel文件读取到pandas DataFrame中,系统默认支持‘xls’和‘xlsx’后缀的文件名,函数都可以处理,看一下这个函数的所有参数: io参数 这个参数可以接受的有:字符串str,excel文件,或者路径对象,一般是路径+文件的名字,这是最重要的参数,必须传入: pd.read...
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 常见使用方法如下 1、读取数据 pd.read_csv(): 从CSV文件读取数据 pd.read_excel(): 从Excel文件读取数据 pd.read_sql(): 从SQL数据库读取数据 pd.read_json(): 从JSON文件读取数据 pd.read_html(): 从网页读取HTML表格 2、查看数据...
df.to_excel('G:\PycharmProjects\PyScripts\PyExcel\ExcelFile\output.xlsx') 1.1.2: 读取excel文件 importpandasaspd people = pd.read_excel('G:\PycharmProjects\PyScripts\PyExcel\ExcelFile\output.xlsx')print(people.shape)# 总用有多少行,多少列print(people.columns)# 显示所有列名print(people.head(...
pandas支持大部分的主流文件格式进行数据读写,常用格式及接口为: 文本文件,主要包括csv和txt两种等,相应接口为read_csv()和to_csv(),分别用于读写数据 Excel文件,包括xls和xlsx两种格式均得到支持,底层是调用了xlwt和xlrd进行excel文件操作,相应接口为read_excel()和to_excel() ...
Python脚本为`import pandas as pd df = pd.read_excel("data_test.xlsx") print("\n(1)全部数据:")print(df.iloc[:,:].values) print("\n(2)第2行第3列的值:")print(df.iloc[1,2]) print("\n(3)第3行数据:")print(df.iloc[2].values) ...
首先使用 pandas 得到透视表的结果,这非常简单: 行3,4:为了突出可以变化的东西,这里定义2个变量 通过修改2个变量,我们能得到对应的结果数据 但是这远远不够,想看不同年份或不同 Top N 的结果,都需要修改代码。 我们稍微加工一下这个过程,定义一个函数: ...
Python Pandas 数据分析,编程练习100例 蚂蚁学Python 重磅功能来袭,Excel成功牵手Python,代码直接写入单元格! 阿武教程 1:16:04 2020年7月python操作excel非常简单好用的库【xlwings】 范仁义-AI编程 5:00:37 python数据分析,看大佬如何用pandas轻松玩转Excel ...
io:excel文件路径。 sheet_name:list[IntStrT] 指定读取的sheet,默认为第一个,可以通过指定sheet的名字或者索引(从0开始),多个使用列表。 skiprows:跳过的行,从0开始。 header:指定表头实际的行索引。 index_col=‘ID’:设置索引列,设置后如果再写入pandas就不会再生成默认的索引列了。 dtype={‘ID’: str}...