python去除大数据1年级数据.xlsx”、“大数据1年级朋友数据.xlsx”、“大数据1年级爱好数据.xlsx”、“大数据1年级专业成绩数据.xlsxexcel各个表格中的重复数据。

可以使用Python中的pandas库来去除重复数据。具体步骤如下：

1. 首先导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取各个表格数据，并将它们合并成一个DataFrame对象

df1 = pd.read_excel("大数据1年级数据.xlsx")
df2 = pd.read_excel("大数据1年级朋友数据.xlsx")
df3 = pd.read_excel("大数据1年级爱好数据.xlsx")
df4 = pd.read_excel("大数据1年级专业成绩数据.xlsx")
df = pd.concat([df1, df2, df3, df4])

3. 使用drop_duplicates方法去除重复数据

df = df.drop_duplicates()

4. 将去重后的数据保存到新的Excel文件中

df.to_excel("去重后的数据.xlsx", index=False)

以上就是去除重复数据的完整代码。需要注意的是，如果各个表格中的列名不一致，需要在合并数据前先将它们统一。

相关问题

j将“大数据1年级爱好数据.xlsx”、“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”数据中的nan替换为这门成绩的平均成绩，如果成绩有效数据少于1门的学生直接删除。

好的，这题目与上面的问题类似，只是需要对两个Excel文件进行操作。同样地，我们可以使用Pandas库来读取和处理数据。下面是一些示例代码：

import pandas as pd

# 读取“大数据1年级爱好数据.xlsx”文件
df_hobby = pd.read_excel("大数据1年级爱好数据.xlsx")

# 将所有NaN值替换为每门成绩的平均值
for column in df_hobby.columns[1:]:
    mean = df_hobby[column].mean()
    df_hobby[column].fillna(mean, inplace=True)

# 删除成绩有效数据少于1门的学生
df_hobby.dropna(thresh=2, inplace=True)

# 读取“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”文件
df_major = pd.read_excel("大数据1年级专业成绩数据.xlsx")

# 将所有NaN值替换为每门成绩的平均值
for column in df_major.columns[1:]:
    mean = df_major[column].mean()
    df_major[column].fillna(mean, inplace=True)

# 删除成绩有效数据少于1门的学生
df_major.dropna(thresh=2, inplace=True)

这段代码做了以下几件事情：

1. 使用Pandas库的read_excel函数读取“大数据1年级爱好数据.xlsx”文件，并将其存储在名为df_hobby的DataFrame对象中。
2. 对于每门成绩的列，使用mean函数计算平均值，并使用fillna函数将所有NaN值替换为平均值。
3. 使用dropna函数删除成绩有效数据少于1门的学生。thresh参数指定每行中非NaN值的最小数量。因为每行至少有一个学生ID，所以阈值为2。
4. 使用Pandas库的read_excel函数读取“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”文件，并将其存储在名为df_major的DataFrame对象中。
5. 对于每门成绩的列，使用mean函数计算平均值，并使用fillna函数将所有NaN值替换为平均值。
6. 使用dropna函数删除成绩有效数据少于1门的学生。thresh参数指定每行中非NaN值的最小数量。因为每行至少有一个学生ID，所以阈值为2。

请注意，这里假设Excel文件中只包含数字和NaN值。如果Excel文件包含其他类型的值，你可能需要进行更复杂的数据清洗。

将“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”中的nan替换为这门成绩的平均成绩，如果成绩有效数据少于1门的学生直接删除。

好的，首先需要安装 Pandas 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，读取 Excel 文件并进行处理的代码如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('大数据1年级专业成绩数据.xlsx')

# 将 nan 替换为这门成绩的平均成绩
df['专业成绩'] = df.groupby('学号')['专业成绩'].transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

# 统计每个学生的有效成绩数
df['有效成绩数'] = df[['数据1', '数据2', '数据3', '专业成绩']].count(axis=1)

# 删除有效成绩数少于1门的学生
df = df[df['有效成绩数'] >= 1]

# 删除无用的列
df = df.drop(columns=['有效成绩数'])

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

运行以上代码后，处理后的数据将保存在 Excel 文件“处理后的数据.xlsx”中。