pd.concat(all_sheets.values())不把相同值合并
时间: 2024-03-19 11:45:20 浏览: 22
`pd.concat()` 函数在合并数据时默认不会去重。如果您需要将相同的值合并,请使用 `pd.concat()` 函数的 `ignore_index` 参数和 `drop_duplicates()` 方法。
例如,假设您有一个包含相同值的 DataFrame 列表 `df_list`,您可以使用以下代码将它们合并并去重:
``` python
import pandas as pd
# 合并 DataFrame 列表
merged_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
# 去重
merged_df = merged_df.drop_duplicates()
```
这将返回一个合并的 DataFrame,其中相同的行已经被去重了。
相关问题
修改代码错误:import openpyxl # 指定要拼接的表格文件名列表 filenames = [ '附件一:2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件三:2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二:2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四:2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ] # 使用 openpyxl 库的 load_workbook() 函数读取每个表格的数据,并将标题行单独读取出来 dataframes = [] headers = [] for filename in filenames: wb = openpyxl.load_workbook(filename=filename, read_only=True, data_only=True) ws = wb.worksheets[0] df = [] for row in ws.iter_rows(values_only=True): df.append(row) df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0]) header = pd.DataFrame(df.iloc[:1]) headers.append(header) dataframes.append(df.iloc[1:]) # 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起 result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) # 将标题行合并为一个数据框,并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值 header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True) header = header.fillna(method='ffill') # 将标题行作为新数据框的列名 result.columns = header.iloc[0] # 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中 result.to_excel('output.xlsx', index=False)
以下是修改后的代码:
```python
import pandas as pd
import openpyxl
# 指定要拼接的表格文件名列表
filenames = [
'附件一:2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
'附件三:2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx',
'附件二:2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
'附件四:2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx'
]
# 使用 openpyxl 库的 load_workbook() 函数读取每个表格的数据,并将标题行单独读取出来
dataframes = []
headers = []
for filename in filenames:
wb = openpyxl.load_workbook(filename=filename, read_only=True, data_only=True)
ws = wb.worksheets[0]
df = []
for row in ws.iter_rows(values_only=True):
df.append(row)
df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0])
header = pd.DataFrame(df.iloc[:1])
headers.append(header)
dataframes.append(df.iloc[1:])
# 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起
result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True)
# 将标题行合并为一个数据框,并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值
header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True)
header = header.fillna(method='ffill')
# 将标题行作为新数据框的列名
result.columns = header.iloc[0]
# 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl')
result.to_excel(writer, index=False)
writer.save()
```
修改后的代码与原来的代码不同之处在于,我们使用 `pd.ExcelWriter` 函数来创建一个 Excel 文件写入器,并将拼接后的结果写入到这个文件中。在写入数据之前,我们需要先调用 `writer.book` 属性来获取文件对象,然后再使用 `writer.sheets` 属性来获取工作表对象。最后,调用 `writer.save()` 函数来保存文件。
合并excel中的sheet
可以使用 Pandas 库来合并 Excel 文件中的多个 sheet。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件中的所有 sheet
excel_file = pd.ExcelFile('my_excel_file.xlsx')
all_sheets = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=None)
# 合并所有 sheet
merged_data = pd.concat(all_sheets.values())
# 写入到新的 Excel 文件中
merged_data.to_excel('merged_excel_file.xlsx', index=False)
```
这段代码首先使用 `pd.ExcelFile()` 函数读取 Excel 文件,然后使用 `pd.read_excel()` 函数读取所有 sheet,返回一个字典类型的对象。接着,使用 `pd.concat()` 函数将所有 sheet 中的数据合并成一个 DataFrame 对象。最后,使用 `to_excel()` 函数将合并后的数据写入到新的 Excel 文件中。
需要注意的是,这里的合并方式是按照每个 sheet 中的行顺序依次合并的,如果需要根据某一列的值进行合并,则需要在合并前对数据进行排序。