使用python刪除excel表格重復(fù)行。

# 導(dǎo)入pandas包并重命名為pdimport pandas as pd # 讀取Excel中Sheet1中的數(shù)據(jù)data = pd.DataFrame(pd.read_excel(’test.xls’, ’Sheet1’)) # 查看讀取數(shù)據(jù)內(nèi)容print(data) # 查看是否有重復(fù)行re_row = data.duplicated()print(re_row) # 查看去除重復(fù)行的數(shù)據(jù)no_re_row = data.drop_duplicates()print(no_re_row) # 查看基于[物品]列去除重復(fù)行的數(shù)據(jù)#wp = data.drop_duplicates([’物品’])#print(wp) # 將去除重復(fù)行的數(shù)據(jù)輸出到excel表中no_re_row.to_excel('test2.xls')

補充知識：Python數(shù)據(jù)預(yù)處理（刪除重復(fù)值和空值）

pandas幾個函數(shù)的使用，大數(shù)據(jù)的預(yù)處理（刪除重復(fù)值和空值），人工刪除很麻煩

Python恰好能夠解決

注釋很詳細(xì)在這不一一解釋了

########################################### 讀寫excel(xlsxlsx)文件import pandas as pdimport numpy as npdf_excel = pd.read_excel(’data3.xlsx’)print(’數(shù)據(jù)量行*列’,df_excel.shape)# # df_excel.to_excel(’df_excel.xlsx’,header=None)#生成文件保存，無表頭print(’數(shù)據(jù)集中存在重復(fù)觀測的數(shù)量：n’,np.sum(df_excel.duplicated())) #F為不存在，T為存在，用sum顯示重復(fù)的數(shù)量print(’刪除行重復(fù)后的數(shù)據(jù)n’,df_excel.drop_duplicates(subset=None,keep=’first’,inplace=None))#excel文件中設(shè)定第一和第二行為重復(fù)行，結(jié)果刪除了第二行保留第一行 ###df_excel.drop_duplicates(subset=[’A’,’B’],keep=’first’,inplace=True) #### 代碼中subset對應(yīng)的值是列名，表示只考慮這兩列，將這兩列對應(yīng)值相同的行進(jìn)行去重。默認(rèn)值為subset=None表示考慮所有列。 #####keep=’first’表示保留第一次出現(xiàn)的重復(fù)行，是默認(rèn)值。keep另外兩個取值為'last'和False，分別表示保留最后一次出現(xiàn)的重復(fù)行和去除所有重復(fù)行。 #####inplace=True表示直接在原來的DataFrame上刪除重復(fù)項，而默認(rèn)值False表示生成一個副本print(’數(shù)據(jù)集列中是否存在缺失值：n’,df_excel.isnull().any()) #F為不存在，T為存在print(’每一行的缺失值個數(shù)：’,df_excel.isnull().sum(axis=1))print(’每一列的缺失值個數(shù)：’,df_excel.isnull().sum(axis=0)) ####### df.isnull().sum(axis=0)每一列的缺失值個數(shù) #####df.isnull().any()則會判斷哪些”列”存在缺失值df=df_excel.dropna()print(df_excel.dropna(thresh=5))# #axis=0: 刪除包含缺失值（NaN）的行# #axis=1: 刪除包含缺失值（NaN）的列# # how=‘a(chǎn)ny’ :要有缺失值（NaN）出現(xiàn)刪除# # how=‘a(chǎn)ll’: 所有的值都缺失（NaN）才刪除# 還有一個thresh參數(shù)# thresh=n，保留至少有 n 個非 NaN 數(shù)的行######drop用法print(df_excel.drop([’edu’],axis=1))#按照列刪除edu這一列print(df_excel.drop([0],axis=0))#按照行刪除0這一行

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