用pandas将Excel数据进行缺失值填补和重复行删除后保存

可以使用 pandas 的 `fillna()` 方法和 `drop_duplicates()` 方法来进行缺失值填补和重复行删除，并使用 `to_excel()` 方法将处理后的数据保存为 Excel 文件。

假设我们有一个名为 `data.xlsx` 的 Excel 文件，其中包含了需要进行处理的数据。我们可以使用以下代码进行处理和保存：

import pandas as pd

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

# 填补缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 将处理后的数据保存为新的 Excel 文件
df.to_excel('processed_data.xlsx', index=False)

在这个例子中，我们使用 `read_excel()` 方法读取了 Excel 文件，并使用 `fillna()` 方法将缺失值填补为前一个非缺失值。接着，我们使用 `drop_duplicates()` 方法删除了重复行，并将处理后的数据使用 `to_excel()` 方法保存为一个新的 Excel 文件 `processed_data.xlsx`。其中 `index=False` 参数表示不保存行索引信息。

需要注意的是，`fillna()` 方法和 `drop_duplicates()` 方法都会返回一个新的 DataFrame，如果想在原 DataFrame 上进行修改，需要将 `inplace` 参数设置为 True。