cdatabase读取excel第一行数据_pandas读取excel数据并对重复数据进行标记或者删除

pandas读取excel数据并对重复数据进行标记或者删除mp.weixin.qq.com

pandas通常在读取excel数据之后，如果需要进行去重，有两种方式，一种是进行标记，另一种是在pandas中直接去重
如下图所示，excel数据：

（1）使用drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False)删除重复项
参数解释：
Parameters
----------
subset : column label or sequence of labels, optional
Only consider certain columns for identifying duplicates, by
default use all of the columns（指定列标记，默认当每一条行记录完全
相同时，才会认定为重复行）
keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’
- first : Drop duplicates except for the first occurrence.
- last : Drop duplicates except for the last occurrence.
- False : Drop all duplicates.
（删除重复行时，保留first还是last还是全部删除）
inplace : boolean, default False
Whether to drop duplicates in place or to return a copy
（直接替换还是保留副本）

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_excel(r'C:UsersliuchaoDesktopStudents.xlsx', 'Sheet1')
>>> dfID         Name  Test_1  Test_2  Test_3
0   0  Student_001      41      31      54
1   1  Student_002      86      22      59
2   2  Student_003      54      25      68
3   3  Student_004      82      36      92
4   4  Student_001      41      31      93
# 如上图所示，df中其实是没有重复的，因此在做删除时，是不会删除任一行的
>>> df.drop_duplicates()ID         Name  Test_1  Test_2  Test_3
0   0  Student_001      41      31      54
1   1  Student_002      86      22      59
2   2  Student_003      54      25      68
3   3  Student_004      82      36      92
4   4  Student_001      41      31      93
# 删除Name中的相同数据，并保留最后重复中的最后一行记录
>>> df1 = df.drop_duplicates(['Name'], keep='last')
>>> df1ID         Name  Test_1  Test_2  Test_3
1   1  Student_002      86      22      59
2   2  Student_003      54      25      68
3   3  Student_004      82      36      92
4   4  Student_001      41      31      93
# 只有当Name, Test_1中两列重复时，才删除重复行
>>> df2 = df.drop_duplicates(['Name', 'Test_1'], keep='first')
>>> df2ID         Name  Test_1  Test_2  Test_3
0   0  Student_001      41      31      54
1   1  Student_002      86      22      59
2   2  Student_003      54      25      68
3   3  Student_004      82      36      92
# 由于此时inreplace默认为false，因此df并不会发生变化
>>> dfID         Name  Test_1  Test_2  Test_3
0   0  Student_001      41      31      54
1   1  Student_002      86      22      59
2   2  Student_003      54      25      68
3   3  Student_004      82      36      92
4   4  Student_001      41      31      93

（2）使用df.duplicated(subset=None, keep=‘first’)对重复行进行标记

>>> df['res'] = df.duplicated(['Name'], keep='last')
>>> dfID         Name  Test_1  Test_2  Test_3    res
0   0  Student_001      41      31      54   True
1   1  Student_002      86      22      59  False
2   2  Student_003      54      25      68  False
3   3  Student_004      82      36      92  False
4   4  Student_001      41      31      93  False
# 这样便对原数据进行了标记，可以将结果输入到excel中，做进一步处理
>>> df.to_excel(r'C:UsersliuchaoDesktopStudents.xlsx', 'Sheet2', index=None)