import pandas as pd # 读取Excel文件 file_path = 'your_excel_file.xlsx' # 请替换为你的Excel文件路径 df = pd.read_excel(file_path) # 整行去重并保留最后出现的值 df_row_unique = df.drop_duplicates(keep='last') # 多列去重并保留最后出现的值(例如针对'A', 'B', 'C'这三列) columns_...
# 将去重后的数据保存到新的Excel文件中 output_file_path = 'deduplicated_output.xlsx' # 请替换为你想要保存的文件路径 df_deduplicated.to_excel(output_file_path, index=False) # index=False表示不保存行索引 综合以上步骤,一个完整的Python脚本示例如下: python import pandas as pd # 读取Excel文件 ...
importpandas as pd # 读取Excel文件 df_all=pd.read_excel('域名管理系统.xlsx', sheet_name=None, engine='openpyxl') # 确保'01流水'表存在 if'01流水'indf_all: # 提取第1列第2行至第1000行的数据并去重 df_two=df_all['01流水'] unique_data=df_two.iloc[1:1000,0].drop_duplicates().reset...
删除: importpandas as pd df= pd.read_excel("秘籍.xlsx",sheet_name='Sheet3')#打开df2 = df.drop_duplicates()#去掉重复行df2.to_excel("【去重】秘籍.xlsx",index=False)#保存
像Excel 一样去除重复 其实把重复值标记后,只需要简单筛选即可得到非重复的记录。但是 pandas 中有直接的方法去除重复。如下: - 调用 DataFrame.drop_duplicates() ,即可去除重复 - 他的参数与规则与 duplicated 一模一样。 实际就是把 duplicated() 标记为 True 的行去掉而已 ...
importpandasaspd importnumpyasnp #导入一份模拟数据:待用 df1=pd.read_excel("订单重复值.xlsx") df1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2、模拟的另一份数据: df2=pd.DataFrame(np.ones([10,2]),#生成6*2的全部为1的数据 columns=["col1","col2"] ...
pip install pandas 1. 然后,导入pandas库并读取Excel文件: importpandasaspd# 读取Excel文件data=pd.read_excel('data.xlsx') 1. 2. 3. 4. 步骤二:提取需要去重的列数据 在这个步骤中,我们需要明确需要去重的列。假设我们要去重的列是第一列(索引为0)。
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('your_file.xlsx') # 指定要检查重复值的列名 ,注意,这里的列名指的是首行值,不是A列,B列,去重数据不包含首行 columns_to_check = ['column1', 'column2'] # 删除重复值 df = df.drop_duplicates(subset=columns_to_check, keep='first'...
首先是最简单的去重，没有任何的技术壁垒，用pandas打开想要进行去重操作的Excel表格后，输入函数drop_duplicates()就可以只留下一个并去除掉其他重复的值了。如果想要高级一点的话，这里也有参数可以进行调配。没错，就是在drop_duplicates()进行操作就可以了，在括号里面加上几个参数就可以实现心中所想了。比方说想...
首先,我们使用 Pandas 库中的read_excel函数来读取两个 Excel 文件中的数据,分别存储到left_df和right_df变量中。 import pandasaspd left_df= pd.read_excel('C:\\Users\\Admin\\Desktop\\数据核对\\数据1.xlsx') right_df= pd.read_excel('C:\\Users\\Admin\\Desktop\\数据核对\\数据2.xlsx') ...