openpyxl 列中重复

时间: 2023-11-08 20:06:04 浏览: 72
如果要在 openpyxl 中查找某一列中的重复值,可以使用 pandas 库来实现。具体步骤如下: 1. 将 excel 文件读入 pandas 的 DataFrame 中 2. 使用 pandas 的 duplicated() 函数查找重复值 3. 将结果写入 excel 文件中 以下是示例代码: ```python import pandas as pd from openpyxl import load_workbook # 读取 excel 文件 wb = load_workbook('example.xlsx') ws = wb.active # 将数据读入 pandas 的 DataFrame 中 data = ws.values cols = next(data) df = pd.DataFrame(data, columns=cols) # 查找重复值 duplicates = df[df.duplicated(['Column_Name'])] # 将结果写入 excel 文件中 for r in dataframe_to_rows(duplicates, index=False, header=True): ws.append(r) # 保存文件 wb.save('example.xlsx') ``` 其中,'Column_Name' 是要查找重复值的列名。
相关问题

py合并两个excel重复项openpyxl

使用openpyxl库,可以很方便地合并两个excel文件并去掉重复项。下面是一个实现此功能的示例代码: ```python import openpyxl # 打开第一个excel文件 wb1 = openpyxl.load_workbook('file1.xlsx') ws1 = wb1.active # 打开第二个excel文件 wb2 = openpyxl.load_workbook('file2.xlsx') ws2 = wb2.active # 遍历第二个excel文件,将行数据逐行复制到第一个excel文件中 for row in ws2.iter_rows(): # 获取第二个excel文件每一行的数据 data = [cell.value for cell in row] # 判断第一列数据在第一个excel文件中是否已存在 exists = False for cell in ws1['A']: if cell.value == data[0]: exists = True break # 如果第一列数据不存在,则将整行数据添加到第一个excel文件的末尾 if not exists: ws1.append(data) # 保存合并后的excel文件 wb1.save('merged.xlsx') ``` 以上代码首先使用`openpyxl`库分别打开了两个excel文件,并获取了它们的活动工作表。 然后,通过遍历第二个excel文件的每一行数据,判断第一列数据是否已经在第一个excel文件中存在。如果不存在,则将整行数据添加到第一个excel文件的末尾。 最后,使用`save()`方法保存合并后的excel文件。通过这个代码,我们可以将两个excel文件中所有不重复的行合并到一个新的excel文件中。 请注意,上述代码中使用了`file1.xlsx`和`file2.xlsx`作为示例文件名,请根据实际情况修改这两个文件名。

openpyxl在python中获取行中有用例对应的H列的内容

可以使用openpyxl库中的`load_workbook`函数加载Excel文件,然后使用`active`属性获取当前活动的worksheet,接着可以使用`iter_rows`方法逐行遍历worksheet,获取每行的内容并判断是否是有用的用例,如果是则可以使用`cell`属性获取H列的内容。以下是示例代码: ```python from openpyxl import load_workbook # 加载Excel文件 workbook = load_workbook(filename='example.xlsx') # 获取当前活动的worksheet worksheet = workbook.active # 遍历每一行 for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): # 判断是否是有用的用例 if row[1] == 'test' and row[2] == 'positive': # 获取H列的内容 h_value = worksheet.cell(row=row[0], column=8).value print(h_value) ``` 在上面的代码中,假设Excel文件中第一行为标题,从第二行开始是数据。代码中使用`iter_rows`方法遍历worksheet,参数`min_row=2`指定从第二行开始遍历,参数`values_only=True`指定只获取单元格的值而不是整个单元格对象。在判断当前行是否是有用的用例时,假设第一列是用例编号,第二列是用例类型(test或train),第三列是用例情感(positive或negative)。最后使用`cell`属性获取H列的内容,参数`row=row[0]`指定行号,`column=8`指定列号,因为H列是第8列。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python3读取excel文件只提取某些行某些列的值方法

本篇将聚焦于使用xlrd库来实现从Excel文件中提取特定行和列的值。xlrd是一个用于读取Excel文件的Python库,它不支持写入操作,但非常适合进行快速的数据读取。 首先,我们需要安装xlrd库,可以通过Python的包管理器...
recommend-type

SecondactivityMainActivity.java

SecondactivityMainActivity.java
recommend-type

BSC绩效考核指标汇总 (2).docx

BSC(Balanced Scorecard,平衡计分卡)是一种战略绩效管理系统,它将企业的绩效评估从传统的财务维度扩展到非财务领域,以提供更全面、深入的业绩衡量。在提供的文档中,BSC绩效考核指标主要分为两大类:财务类和客户类。 1. 财务类指标: - 部门费用的实际与预算比较:如项目研究开发费用、课题费用、招聘费用、培训费用和新产品研发费用,均通过实际支出与计划预算的百分比来衡量,这反映了部门在成本控制上的效率。 - 经营利润指标:如承保利润、赔付率和理赔统计,这些涉及保险公司的核心盈利能力和风险管理水平。 - 人力成本和保费收益:如人力成本与计划的比例,以及标准保费、附加佣金、续期推动费用等与预算的对比,评估业务运营和盈利能力。 - 财务效率:包括管理费用、销售费用和投资回报率,如净投资收益率、销售目标达成率等,反映公司的财务健康状况和经营效率。 2. 客户类指标: - 客户满意度:通过包装水平客户满意度调研,了解产品和服务的质量和客户体验。 - 市场表现:通过市场销售月报和市场份额,衡量公司在市场中的竞争地位和销售业绩。 - 服务指标:如新契约标保完成度、续保率和出租率,体现客户服务质量和客户忠诚度。 - 品牌和市场知名度:通过问卷调查、公众媒体反馈和总公司级评价来评估品牌影响力和市场认知度。 BSC绩效考核指标旨在确保企业的战略目标与财务和非财务目标的平衡,通过量化这些关键指标,帮助管理层做出决策,优化资源配置,并驱动组织的整体业绩提升。同时,这份指标汇总文档强调了财务稳健性和客户满意度的重要性,体现了现代企业对多维度绩效管理的重视。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【进阶】Flask中的会话与用户管理

![python网络编程合集](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20201021201514/pythonrequests.PNG) # 2.1 用户注册和登录 ### 2.1.1 用户注册表单的设计和验证 用户注册表单是用户创建帐户的第一步,因此至关重要。它应该简单易用,同时收集必要的用户信息。 * **字段设计:**表单应包含必要的字段,如用户名、电子邮件和密码。 * **验证:**表单应验证字段的格式和有效性,例如电子邮件地址的格式和密码的强度。 * **错误处理:**表单应优雅地处理验证错误,并提供清晰的错误消
recommend-type

卷积神经网络实现手势识别程序

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在手势识别中是一种非常有效的机器学习模型。CNN特别适用于处理图像数据,因为它能够自动提取和学习局部特征,这对于像手势这样的空间模式识别非常重要。以下是使用CNN实现手势识别的基本步骤: 1. **输入数据准备**:首先,你需要收集或获取一组带有标签的手势图像,作为训练和测试数据集。 2. **数据预处理**:对图像进行标准化、裁剪、大小调整等操作,以便于网络输入。 3. **卷积层(Convolutional Layer)**:这是CNN的核心部分,通过一系列可学习的滤波器(卷积核)对输入图像进行卷积,以
recommend-type

BSC资料.pdf

"BSC资料.pdf" 战略地图是一种战略管理工具,它帮助企业将战略目标可视化,确保所有部门和员工的工作都与公司的整体战略方向保持一致。战略地图的核心内容包括四个相互关联的视角:财务、客户、内部流程和学习与成长。 1. **财务视角**:这是战略地图的最终目标,通常表现为股东价值的提升。例如,股东期望五年后的销售收入达到五亿元,而目前只有一亿元,那么四亿元的差距就是企业的总体目标。 2. **客户视角**:为了实现财务目标,需要明确客户价值主张。企业可以通过提供最低总成本、产品创新、全面解决方案或系统锁定等方式吸引和保留客户,以实现销售额的增长。 3. **内部流程视角**:确定关键流程以支持客户价值主张和财务目标的实现。主要流程可能包括运营管理、客户管理、创新和社会责任等,每个流程都需要有明确的短期、中期和长期目标。 4. **学习与成长视角**:评估和提升企业的人力资本、信息资本和组织资本,确保这些无形资产能够支持内部流程的优化和战略目标的达成。 绘制战略地图的六个步骤: 1. **确定股东价值差距**:识别与股东期望之间的差距。 2. **调整客户价值主张**:分析客户并调整策略以满足他们的需求。 3. **设定价值提升时间表**:规划各阶段的目标以逐步缩小差距。 4. **确定战略主题**:识别关键内部流程并设定目标。 5. **提升战略准备度**:评估并提升无形资产的战略准备度。 6. **制定行动方案**:根据战略地图制定具体行动计划,分配资源和预算。 战略地图的有效性主要取决于两个要素: 1. **KPI的数量及分布比例**:一个有效的战略地图通常包含20个左右的指标,且在四个视角之间有均衡的分布,如财务20%,客户20%,内部流程40%。 2. **KPI的性质比例**:指标应涵盖财务、客户、内部流程和学习与成长等各个方面,以全面反映组织的绩效。 战略地图不仅帮助管理层清晰传达战略意图,也使员工能更好地理解自己的工作如何对公司整体目标产生贡献,从而提高执行力和组织协同性。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【进阶】Flask中的请求处理

![【进阶】Flask中的请求处理](https://img-blog.csdnimg.cn/20200422085130952.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pqMTEzMTE5MDQyNQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Flask请求处理概述** Flask是一个轻量级的Web框架,它提供了一个简洁且灵活的接口来处理HTTP请求。在Flask中,请求处理是一个核心概念,它允许
recommend-type

transformer模型对话

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构,最初由Google团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出,主要用于自然语言处理任务,如机器翻译和文本生成。Transformer完全摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN),转而采用全连接的方式处理序列数据,这使得它能够并行计算,极大地提高了训练速度。 在对话系统中,Transformer模型通过编码器-解码器结构工作。编码器将输入序列转化为固定长度的上下文向量,而解码器则根据这些向量逐步生成响应,每一步都通过自注意力机制关注到输入序列的所有部分,这使得模型能够捕捉到