pandas读取excel表格，提取A列值相同，但是B列值不相同的行

要实现这个需求，可以使用pandas DataFrame的`groupby`和`duplicated`函数。假设我们有Excel文件，想找出A列值相同但B列值不同的行，可以按照以下步骤操作[^1]：

1. **导入所需库**:

   import pandas as pd

2. **读取Excel数据**:

   df = pd.read_excel("your_file.xlsx")  # 替换"your_file.xlsx"为你实际的文件路径

3. **按A列分组并找到重复的B列**:

   grouped = df.groupby('A')['B'].apply(lambda x: x.duplicated())  # 'A'和'B'应替换为你的列名

4. **标记非唯一B值行**:

   mask = grouped != grouped.shift()

5. **合并重复标志和原始数据**:

   duplicate_rows = df[mask].drop_duplicates(subset='B')  # 假设B列是你想要唯一化的列

6. **查看结果**:

   print(duplicate_rows)

这将返回A列值相同，但B列值不完全相同的行。

相关问题

pandas读取excel表格，提取A列和B列中均含有的值

要使用pandas从Excel中提取特定列并筛选出A列和B列（假设它们的列名分别为'A'和'B'）中都存在的值，你可以按照以下步骤操作：

1. **导入所需库**[^1]:

   import pandas as pd

2. **读取Excel文件并选择列**:

   df = pd.read_excel("your_excel_file.xlsx", usecols=['A', 'B'])  # 用实际的文件路径替换"your_excel_file.xlsx"

3. **过滤出A列和B列都有值的行**:

   condition = (df['A'].notna()) & (df['B'].notna())  # 判断A列和B列都不为空
   filtered_df = df[condition]  # 过滤后的DataFrame

4. **提取A列和B列中共同的数据**:

   common_values = filtered_df[['A', 'B']].drop_duplicates(subset=['A', 'B'])  # 删除重复的组合
   values_list = common_values.values.tolist()  # 转换为列表

5. **打印结果**:

   print(values_list)

这样就得到了A列和B列中均含有值的列表。

Pandas读取excel表格，提取a列中含有换行符的行

要使用Pandas从Excel文件中读取数据并提取含有换行符的A列行，你可以按照以下步骤操作：

1. **导入所需的库**[^1]:

   import pandas as pd

2. **加载Excel文件并指定需要的列**[^2]:

   df = pd.read_excel('your_file.xlsx', usecols='A', engine='openpyxl')  # 使用openpyxl引擎，因为默认引擎可能不支持换行符

3. **检查A列并找出含有换行符的行**：

   contains_newline = df['A'].str.contains('\n')
   newline_rows = df[contains_newline]

这里`str.contains('\n')`会返回一个布尔系列，表示每个元素（即A列的每个单元格）是否包含换行符。

4. **查看结果**：

   print(newline_rows)

这将显示所有在A列中包含换行符的行。如果你只想保存这些行，可以使用`newline_rows.to_csv()`或其他适当的Pandas输出函数来保存它们。