用python对xls第一列数据去重，删除不重复的数据，将所有重复的数据保存到新表中

可以使用 pandas 库来读取 xls 文件并去重，同时将所有重复的数据保存到新表中，删除不重复的数据。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取 xls 文件中的第一个表格
df = pd.read_excel('文件路径.xls', sheet_name=0)

# 对第一列数据进行去重，并将所有重复的数据保存到新表中
duplicate_df = df[df.duplicated(subset=[df.columns[0]], keep=False)]
duplicate_df.to_excel('重复数据路径.xls', index=False)

# 保留重复的数据，删除不重复的数据
df = df[df.duplicated(subset=[df.columns[0]], keep=False)]

# 将去重后的数据保存到新的 xls 文件中
df.to_excel('新文件路径.xls', index=False)

其中，`df.columns[0]` 表示获取第一列的列名，`duplicated()` 方法可以找出重复的行，`keep=False` 表示全部保留。`to_excel()` 方法可以将去重后的数据保存到新的 xls 文件中，同时也可以将所有重复的数据保存到新表中。最后，使用过滤器将不重复的数据删除。

相关问题

基于python的xlxs文件数据查重，同列数据视为同类项目组可以重复，不同列不允许重复

在Python中，我们可以利用pandas库的强大功能来处理Excel (xls) 文件的数据查重。Pandas提供了一种高效的方式来操作表格数据，并支持DataFrame的合并、去重等操作。假设我们有一个Excel文件，数据分布在不同的列中，我们需要在同一列内允许重复，但在不同列之间检测唯一性。

首先，你需要读取Excel文件，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_file.xls')

接下来，你可以通过`duplicated()`函数检查每一行是否与其他行完全相同（所有列都一样），并设置`keep=False`以保留重复行：

# 检查全列重复
all_duplicates = df.duplicated()
# 查看哪些行是重复的
duplicate_rows = df[all_duplicates]

# 如果你想只查看特定列（例如列A、B、C）之间的重复项
columns_to_check = ['ColumnA', 'ColumnB', 'ColumnC']
column_dups = df.drop_duplicates(subset=columns_to_check, keep='first')  # 保留第一次出现的行

如果你想找出不同列中有重复值的情况，你需要先合并列，然后应用`duplicated()`：

merged_data = df.melt(id_vars=['YourCommonColumn'])  # 将不同列合并成一行
unique_column_duplicates = merged_data[merged_data.duplicated(['variable', 'value'], keep=False)]

这里假设`YourCommonColumn`是唯一的标识符，可以根据实际数据情况进行调整。