pandas读取xlsx文件从第二行开始，并且去掉最后两行

你可以使用`pandas`库中的`read_excel`函数来读取xlsx文件，并通过参数`skiprows`指定从第二行开始读取。接下来，你可以使用`drop`函数来去掉最后两行数据。下面是一段示例代码：

import pandas as pd

# 读取xlsx文件，从第二行开始
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', skiprows=1)

# 去掉最后两行数据
df = df.drop(df.tail(2).index)

# 打印结果
print(df)

请将代码中的'your_file.xlsx'替换为你要读取的xlsx文件的路径。这样，你就能够读取xlsx文件从第二行开始，并去掉最后两行数据了。

相关问题

python里如何去除从excle里读取数据前面的序列号

如果你使用 pandas 库读取 Excel 文件的数据，可以使用 `header` 参数指定表头所在行数。如果你的 Excel 文件中第一行是表头，那么你可以这样读取数据：

import pandas as pd

df = pd.read_excel("your_file.xlsx", header=0)

其中，`header=0` 表示第一行是表头。如果你需要跳过前几行，可以使用 `skiprows` 参数，例如：

df = pd.read_excel("your_file.xlsx", header=0, skiprows=2)

这样就会跳过前两行，从第三行开始读取数据。如果你需要读取指定的行，可以使用 `usecols` 参数，例如：

df = pd.read_excel("your_file.xlsx", header=0, usecols="B:F")

这样就会读取 B、C、D、E、F 列的数据，并且跳过第一行。

将两个excel文件数据对比，把数据相同的一行删除，保留数据另存新文件。python代码怎么写

### 回答1：

可以使用Python的Pandas库，使用concat函数将两个excel文件的数据连接起来，再使用drop_duplicates函数删除重复行，最后使用to_excel函数将数据保存到新文件中。详细代码如下：import pandas as pd # 读取文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx') # 连接文件
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True) # 删除重复行
df = df.drop_duplicates() # 保存到新文件
df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

### 回答2：
要用Python实现将两个Excel文件数据进行对比，删除相同的一行，并将保留下来的数据另存为新文件，可以使用`pandas`库来实现。

首先，需要使用`pandas`的`read_excel`方法读取两个Excel文件，并将它们分别保存到两个DataFrame对象中。

import pandas as pd

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

接下来，可以使用`pandas`的`merge`方法将两个DataFrame对象合并为一个新的DataFrame对象。合并的依据可以是某一列或多列的值，这些值在两个DataFrame对象中都相同。

# 将两个DataFrame对象合并
merged = pd.merge(df1, df2, on=['列1', '列2'])

然后，可以使用`pandas`的`drop_duplicates`方法删除重复的行，并重新保存到新的Excel文件中。

# 删除重复的行
merged = merged.drop_duplicates()

# 保存到新的Excel文件
merged.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

最后，使用`to_excel`方法将新合并的DataFrame对象保存为一个新的Excel文件，同时设置`index=False`来避免生成多余的索引列。

以上就是将两个Excel文件数据对比、删除相同行并保存为新文件的Python代码。请注意将代码中的`'file1.xlsx'`、`'file2.xlsx'`、`'new_file.xlsx'`替换为实际的文件路径和文件名。

### 回答3：
要实现将两个Excel文件数据对比，删除相同行并保留数据另存为新文件的功能，可以使用Python中的pandas库来处理Excel数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 将两个数据框进行对比，找到相同的行
df_same = pd.merge(df1, df2)

# 将相同的行在原数据框中删除
df_diff = df1[~df1.isin(df_same)].dropna()

# 将结果保存为新的Excel文件
df_diff.to_excel('different_rows.xlsx', index=False)

以上代码中，首先使用`pd.read_excel`函数分别读取两个Excel文件，然后使用`pd.merge`函数将两个数据框进行对比，找到相同的行，存储到`df_same`中。

接下来，使用`~df1.isin(df_same)`来找到在第一个数据框中不在相同的行，然后通过`dropna`函数将所有空值删除，存储到`df_diff`中。

最后，使用`to_excel`函数将结果保存为一个新的Excel文件，并指定`index=False`参数来去掉索引列。

注意：在运行代码之前，确保已经安装了pandas库。可以使用`pip install pandas`来安装。