df1=pd.read_excel("ren.xlsx") df1["工资"].replace("","其他",inplace=True) df1["公司性质"].replace({"不限":"其他","":"其他"},inplace=True) print (df1)

这段代码是用来读取名为"ren.xlsx"的Excel文件，并对其中的"工资"和"公司性质"两列进行数据清洗。具体来说，将"工资"列中的空值替换为"其他"，将"公司性质"列中的"不限"和空值替换为"其他"。最后输出清洗后的数据框。

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel("ren.xlsx")
df1["工资"].replace("", "其他", inplace=True)
df1["公司性质"].replace({"不限": "其他", "": "其他"}, inplace=True)

print(df1)

相关问题

使用pd.read_excel()函数读取两个Excel文件，然后使用pd.merge()函数将两个DataFrame合并，将相同的行删除，最后使用pd.to_excel()函数将b文件剩余的数据保存为新文件。python代码怎么写

### 回答1：

使用python可以这样写：import pandas as pd
# 读取文件a
df_a = pd.read_excel('a.xlsx')
# 读取文件b
df_b = pd.read_excel('b.xlsx')
# 合并文件
df_merge = pd.merge(df_a, df_b, on='column_name', how='outer')
# 删除重复的行
df_merge.drop_duplicates(inplace=True)
# 保存新文件
df_merge.to_excel('merge_data.xlsx', index=False)

### 回答2：
你可以使用以下的Python代码来实现你的需求：

import pandas as pd

# 读取两个Excel文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 使用pd.merge()函数将两个DataFrame合并，将相同的行删除
merged_df = pd.merge(df1, df2, how='outer', indicator=True).query("_merge != 'both'")
merged_df = merged_df.drop(columns='_merge')

# 使用pd.to_excel()函数将b文件剩余的数据保存为新文件
merged_df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

上述代码首先使用`pd.read_excel()`函数分别读取两个Excel文件的数据，并保存为`df1`和`df2`两个DataFrame对象。

然后，使用`pd.merge()`函数将两个DataFrame对象合并，通过参数`how='outer'`指定为外连接，这样可以将两个DataFrame中所有的行都保留下来。使用参数`indicator=True`可以在合并后的DataFrame中添加一个名为`_merge`的列，表示合并的结果。

接着，通过`query("_merge != 'both'")`的方式，过滤出`_merge`列不为'both'的行，即将相同的行删除掉。最后，通过`drop(columns='_merge')`函数将`_merge`列删除掉。

最后，使用`pd.to_excel()`函数将合并后的DataFrame保存为新的Excel文件，通过参数`index=False`可以指定不保存索引列。

请注意，在运行代码之前，你需要保证已经安装了pandas库，可以通过`pip install pandas`命令进行安装。另外，也请确保文件路径和文件名正确无误。

### 回答3：
首先，需要导入相关的库，包括pandas库。

import pandas as pd

然后，使用pd.read_excel()函数读取两个Excel文件，可以分别命名为a和b。

a = pd.read_excel('a.xlsx')
b = pd.read_excel('b.xlsx')

接下来，使用pd.merge()函数将两个DataFrame合并，根据某一列作为合并的依据。可以使用参数on指定合并的列。

merged = pd.merge(a, b, on='某一列')

然后，根据需求删除相同的行。可以使用drop_duplicates()函数删除相同的行。

merged = merged.drop_duplicates()

最后，使用pd.to_excel()函数将b文件剩余的数据保存为新文件，可以指定保存的文件名和路径。

merged.to_excel('新文件.xlsx', index=False)

其中，index=False表示不保存索引。

最终，使用以上代码，可以实现将两个Excel文件合并并保存合并后的数据为新文件。

基于附件提供的中风患者基础信息和体检信息数据，完成如下练习内容，并上传代码和运行结果图： 1.合并中风患者信息数据 （1）利用read_excel函数读取 healthcare-dataset-stroke.xlsx表。 （2）利用read_excel 函数读取 healthcare-dataset-age_abs.xlsx表。 （3）查看两表的数据量。 （4）以编号作为主键进行外连接。 （5）查看数据是否合并成功。 2. 处理体重指数为空的数据 （1）查看体重指数特征。 （2）用体重指数平均值替换体重指数为空值。 3.删除年龄异常数据 （1）查看年龄特征为小数的数值 （2）删除年龄特征为小数的行 4. 哑变量处理居住类型特征 （1）获取居住类型特征。 （2）对居住类型特征进行哑变量处理。

非常抱歉，我作为AI语言模型并没有实际的代码运行环境，也没有访问您提供的附件的权限。但是，根据您的问题，我可以为您提供一些思路和建议。

1. 合并中风患者信息数据

(1) 使用 pandas 库的 read_excel 函数读取两张表格：

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel("healthcare-dataset-stroke.xlsx")
df2 = pd.read_excel("healthcare-dataset-age_abs.xlsx")

(2) 分别查看两张表格的数据量：

print("df1.shape=", df1.shape)
print("df2.shape=", df2.shape)

(3) 以编号作为主键进行外连接：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on="编号", how="outer")

(4) 查看数据是否合并成功：

print(merged_df.head())

2. 处理体重指数为空的数据

(1) 查看体重指数特征：

print(merged_df["BMI"].describe())

(2) 计算体重指数平均值，并用平均值替换空值：

mean_bmi = merged_df["BMI"].mean()
merged_df["BMI"].fillna(mean_bmi, inplace=True)

3. 删除年龄异常数据

(1) 查看年龄特征为小数的数值：

print(merged_df[merged_df["年龄"].apply(lambda x: x.is_integer() == False)])

(2) 删除年龄特征为小数的行：

merged_df = merged_df[merged_df["年龄"].apply(lambda x: x.is_integer())]

4. 哑变量处理居住类型特征

(1) 获取居住类型特征：

print(merged_df["居住类型"].unique())

(2) 对居住类型特征进行哑变量处理：

dummies = pd.get_dummies(merged_df["居住类型"], prefix="居住类型")
merged_df = pd.concat([merged_df, dummies], axis=1)

以上是一些简单的数据处理方法，具体操作还需要根据数据情况进行调整。希望能对您有所帮助！