python删除excel中连续重复的数据

可以使用pandas库来操作Excel文件并删除连续重复的数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 删除连续重复的数据
df.drop_duplicates(keep='first', inplace=True)

# 保存Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们首先使用`pd.read_excel()`函数读取了一个名为`example.xlsx`的Excel文件，并将其存储在一个名为`df`的pandas DataFrame对象中。接着，我们使用`df.drop_duplicates()`函数来删除连续重复的数据。`keep='first'`参数表示保留第一个出现的数据而删除其余重复的数据。`inplace=True`参数表示直接在原始的DataFrame对象上进行修改。最后，我们使用`df.to_excel()`函数将修改后的DataFrame对象保存回原始的Excel文件中。

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python删除excel中连续60个重复的数据

可以使用pandas库来操作Excel文件并删除连续60个重复的数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 删除连续60个重复的数据
df = df.loc[(df != df.shift(60)).any(axis=1)]

# 保存Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们首先使用`pd.read_excel()`函数读取了一个名为`example.xlsx`的Excel文件，并将其存储在一个名为`df`的pandas DataFrame对象中。接着，我们使用`df.loc[]`函数和`df.shift()`函数来删除连续60个重复的数据。具体来说，`df.shift(60)`表示将DataFrame对象向下平移60个位置，然后使用`!=`运算符比较原始的DataFrame对象与平移后的DataFrame对象中的元素是否存在差异，从而找到连续60个重复的数据所在的行。`any(axis=1)`参数表示将每行的元素进行逐一比较，并返回一个布尔型的Series对象。最后，我们使用`df.to_excel()`函数将修改后的DataFrame对象保存回原始的Excel文件中。

python删除excel中第一列中重复60次以上的等于0的的数据，使用openpy不用sum函数

好的，以下是使用 openpyxl 库删除 Excel 第一列中值为0且重复60次以上的行的代码，不使用 `sum()` 函数：

import openpyxl

# 打开 Excel 文件
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 选择一个工作表
sh = wb['Sheet1']

# 计算每个值为0的单元格出现的次数
count_dict = {}
for row in range(1, sh.max_row + 1):
    value = sh.cell(row=row, column=1).value
    if value == 0:
        count_dict[row] = count_dict.get(row, 0) + 1

# 删除值为0且重复60次以上的行
for row, count in count_dict.items():
    if count >= 60:
        sh.delete_rows(row, count)

# 保存修改后的 Excel 文件
wb.save('example_modified.xlsx')

该代码首先使用一个字典 `count_dict` 来记录每个值为0的单元格出现的次数。具体来说，我们遍历工作表的所有行，对于每一行，如果第一列的值为0，则将该行的行号作为字典的键，将该行出现次数加1，作为字典的值。接下来，我们遍历字典中的每个键值对，如果值大于等于60，则删除从该行开始的连续的60行。最后，我们保存修改后的 Excel 文件。