pandas读入excel表后根据A C D列的组合，去重，然后根据D列，降序排序

要根据A、C、D列的组合对Excel表进行去重并按D列降序排序，可以使用pandas库的`drop_duplicates()`和`sort_values()`方法。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 根据A、C、D列组合进行去重
df_unique = df.drop_duplicates(['A', 'C', 'D'])

# 根据D列降序排序
df_sorted = df_unique.sort_values('D', ascending=False)

# 打印结果
print(df_sorted)

请将代码中的`your_excel_file.xlsx`替换为您的Excel文件路径。这段代码首先使用pandas库读取Excel表格，然后根据A、C、D列的组合进行去重操作，生成一个新的DataFrame `df_unique`。接下来，使用`sort_values()`方法按照D列的值进行降序排序，生成一个新的DataFrame `df_sorted`。最后，打印排序后的结果。

相关问题

python编程：读入excel表，根据A、C列组合进行分组，对每一组按D列升序排列，并绘制H和I列的叠加柱状图

您可以使用Python的pandas库来读取Excel表格，并进行分组、排序和绘制柱状图的操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 根据A、C列组合进行分组
grouped = df.groupby(['A', 'C'])

# 对每一组按D列升序排列
sorted_df = grouped.apply(lambda x: x.sort_values('D'))

# 绘制叠加柱状图
fig, ax = plt.subplots()
width = 0.35
x = range(len(sorted_df))
ax.bar(x, sorted_df['H'], width, label='H')
ax.bar(x, sorted_df['I'], width, bottom=sorted_df['H'], label='I')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(sorted_df.index)
ax.legend()
plt.show()

请将代码中的`your_excel_file.xlsx`替换为您的Excel文件路径。这段代码首先使用pandas库读取Excel表格，然后根据A、C列进行分组，接着对每一组按D列进行升序排列。最后，使用matplotlib库绘制叠加柱状图，其中H列为底部柱状图，I列为叠加在底部柱状图上的柱状图。

pandas 根据A列数据分类B列的数据 然后对B列的数据去重

可以使用 `groupby` 和 `drop_duplicates` 方法实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'A': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c'],
    'B': [1, 1, 2, 2, 3, 3]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据 A 列分组，对 B 列去重
result = df.groupby('A')['B'].apply(lambda x: x.drop_duplicates()).reset_index()
print(result)

输出：

   A  level_1  B
0  a        0  1
1  b        2  2
2  c        4  3

其中，`groupby` 方法将数据按 `A` 列分组，然后对每个分组的 `B` 列应用 `drop_duplicates` 方法，返回去重后的结果。最后使用 `reset_index` 方法将结果转换为 DataFrame 格式。