python导出excel并去重

可以使用 pandas 库来读取和写入 Excel 文件，同时可以使用 drop_duplicates() 方法去除重复行。示例代码如下：
import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 去除重复行
df = df.drop_duplicates()

# 导出 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

其中，'data.xlsx' 是待处理的 Excel 文件名，'output.xlsx' 是导出的文件名，drop_duplicates() 方法默认保留第一个出现的重复行，可以通过参数 keep='last' 来保留最后一次出现的重复行。

相关问题

python读取excel数据去重

使用 Python Pandas 读取 Excel 数据并去重
为了实现这一目标，首先需要安装 pandas 库以及用于读写 Excel 文件的 openpyxl 或者 xlsxwriter。可以通过 pip 安装这些库：
pip install pandas openpyxl

接着，在代码中导入必要的模块，并加载 Excel 文件。
加载 Excel 文件
通过 pd.read_excel() 方法可以轻松地将 Excel 表格转换成 DataFrame 对象[^1]。
import pandas as pd

# 将Excel文件加载为DataFrame对象
df = pd.read_excel('example.xlsx')

去除重复项
对于特定列的数据去重操作，可以利用 drop_duplicates() 函数指定要检查唯一性的列名称作为参数传入。如果只需要针对单一列进行去重，则只需提供该列的名字即可；如果是多列组合起来判断是否重复，则应该把这些列名放入列表内再传递给函数[^5]。
# 针对某一个字段（假设叫 'ID'）做去重处理
df_unique = df.drop_duplicates(subset=['ID'])

保存结果至新的 Excel 文件
完成数据清理之后，还可以把清洗后的表格重新导出为 Excel 格式的文档，以便后续查看或进一步分析。
# 把不带重复记录的新表存入另一个Excel文件里
df_unique.to_excel('output_without_duplicates.xlsx', index=False)

上述过程展示了如何使用 Python 的 Pandas 库有效地管理 Excel 中的数据，特别是当面对大量数据时能够显著提高效率和准确性[^2]。

python对excel数据分析

Python可以通过多种库对Excel数据进行分析，以下是其中一些常用的库：

Pandas：可以读取、处理和分析Excel表格，并提供了丰富的数据处理和分析工具，如数据清洗、缺失值处理、数据透视表、统计分析等。

openpyxl：可以读写Excel文件，支持Excel 2010及以上版本的xlsx格式文件，可以通过openpyxl进行Excel文件的读取、修改和写入。

xlrd和xlwt：分别用于读取和写入Excel文件，支持Excel 2003及以下版本的xls格式文件。

XlsxWriter：主要用于写入Excel文件，支持Excel 2007及以上版本的xlsx格式文件，可以创建工作表、写入数据、设置格式等。

使用这些库，可以对Excel数据进行各种数据处理和分析，例如：

数据清洗、去重、筛选等。

统计分析、数据可视化等。

数据透视表、数据汇总等。

将Excel数据导入数据库或导出为其他格式的文件。