那么如何用pandas将合并完数据的excel文件中重复的数据拣选出来并且将不重复的数据形成新的数组呢
时间: 2023-12-03 13:46:58 浏览: 33
你可以使用 Pandas 的 `duplicated()` 函数来检测并标记出重复的数据,然后再使用 `drop_duplicates()` 函数将重复的数据删除。以下是一个示例代码:
``` python
import pandas as pd
# 读取合并后的Excel文件
df = pd.read_excel('merged_data.xlsx')
# 检测并标记出重复的数据
duplicates = df.duplicated()
# 删除重复的数据
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 将不重复的数据形成新的数组
new_array = df.values
```
在上述代码中,`duplicated()` 函数返回一个布尔型的 Series,表示每行数据是否为重复数据。可以将其赋值给一个变量 `duplicates`,然后使用该变量进行进一步的处理。
`drop_duplicates()` 函数会删除所有重复的行,并且默认保留第一个出现的行。如果你希望保留最后一个出现的行,可以将参数 `keep` 设置为 `last`。
最后,可以使用 `values` 属性将 Pandas DataFrame 转换为 Numpy 数组。
相关问题
pandas合并多个excel文件后,为什么与原数据不一致
在使用`pd.concat()`函数合并多个Excel文件时,如果这些文件中的数据存在缺失值或重复值,那么合并后的数据框的顺序可能与原始数据的顺序不同。这是因为`pd.concat()`函数默认会按照行索引进行合并,而行索引可能在不同的文件中具有不同的顺序,或者存在重复值导致顺序发生变化。
如果需要保持原始数据的顺序,可以在读取每个Excel文件时,先按照某个列进行排序,然后再进行合并。具体代码如下:
```python
import pandas as pd
import glob
# 获取所有要读取的Excel文件路径
excel_files = glob.glob('path/to/files/*.xlsx')
# 循环读取每个Excel文件,并将它们合并成一个数据框
dfs = []
for file in excel_files:
df = pd.read_excel(file)
df = df.sort_values('column_name') # 按照某一列排序
dfs.append(df)
merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
```
在上面的代码中,`pd.DataFrame.sort_values()`函数用于按照某一列进行排序。这样就可以保持原始数据的顺序。如果仍然存在重复值,可以使用`pd.DataFrame.drop_duplicates()`函数去除重复值。
pandas合并多个excel文件后,为什么与原数据值不一致
在使用`pd.concat()`函数合并多个Excel文件时,如果这些文件中的数据类型不一致,或者存在缺失值或重复值,那么合并后的数据框的值可能与原始数据不一致。
如果合并后的数据值与原始数据不一致,可以先检查每个Excel文件中的数据类型是否一致,以及是否存在缺失值或重复值。如果存在不一致的数据类型,可以使用`pd.DataFrame.astype()`函数将数据类型统一转换。如果存在缺失值或重复值,可以使用`pd.DataFrame.dropna()`函数或`pd.DataFrame.drop_duplicates()`函数进行处理。
具体代码如下:
```python
import pandas as pd
import glob
# 获取所有要读取的Excel文件路径
excel_files = glob.glob('path/to/files/*.xlsx')
# 循环读取每个Excel文件,并将它们合并成一个数据框
dfs = []
for file in excel_files:
df = pd.read_excel(file)
df = df.astype({'column_name': 'float'}) # 将数据类型转换为float类型
df = df.dropna() # 删除缺失值
df = df.drop_duplicates() # 删除重复值
dfs.append(df)
merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
```
在上面的代码中,`pd.DataFrame.astype()`函数用于将某一列的数据类型转换为float类型。`pd.DataFrame.dropna()`函数用于删除缺失值。`pd.DataFrame.drop_duplicates()`函数用于删除重复值。这样就可以保证合并后的数据框的值与原始数据一致。
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