pandas去除xlsx文件重复内容并输出文件结果

你可以使用Pandas的`drop_duplicates`函数去除Excel文件中的重复数据，并使用`to_excel`方法输出结果到新的Excel文件中。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name='your_sheet')

# 去除重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 输出结果到新的Excel文件
df.to_excel('output_file.xlsx', sheet_name='output_sheet', index=False)

在上面的代码中，我们首先使用`pd.read_excel`函数从Excel文件中读取数据，然后使用`drop_duplicates`函数去除重复数据。注意，`inplace=True`表示直接对原始数据进行修改。最后，我们使用`df.to_excel`方法将去重后的结果输出到新的Excel文件中。

相关问题

将“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.xlsx”导入到python中。 去除各个表格中的重复数据。

可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，并去除重复数据。以下是实现的代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df_data = pd.read_excel('大数据1年级数据.xlsx')
df_friend = pd.read_excel('大数据1年级朋友数据.xlsx')
df_hobby = pd.read_excel('大数据1年级爱好数据.xlsx')
df_score = pd.read_excel('大数据1年级专业成绩数据.xlsx')

# 去除重复数据
df_data = df_data.drop_duplicates()
df_friend = df_friend.drop_duplicates()
df_hobby = df_hobby.drop_duplicates()
df_score = df_score.drop_duplicates()

# 输出处理后的数据
print(df_data)
print(df_friend)
print(df_hobby)
print(df_score)

在上面的代码中，我们首先使用pandas库的`read_excel`函数读取Excel文件并分别赋值给`df_data`、`df_friend`、`df_hobby`和`df_score`变量。然后，我们使用`drop_duplicates`函数去除各个表格中的重复数据，并重新赋值给原来的变量。最后，我们输出处理后的数据。

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建岭回归模型, 加入L2正则化 model = Ridge(alpha=1, solver='auto', max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, # 加入L2正则化 fit_intercept=True) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)在这段代码中加入模型集成：通过将多个模型进行集成，可以提高模型的表现

可以使用集成学习方法，如随机森林、梯度提升树等。这些方法可以在不同的子样本或特征子集上训练多个模型，然后将它们的预测结果进行投票或加权平均，得到最终的预测结果。以下是一个使用随机森林进行模型集成的示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 训练多个随机森林模型
models = []
for i in range(10):
    model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=i)
    model.fit(X_train, y_train)
    models.append(model)

# 对测试集进行预测，并进行投票或加权平均
y_preds = []
for model in models:
    y_pred = model.predict(X_test)
    y_preds.append(y_pred)
y_pred_ensemble = np.round(np.mean(y_preds, axis=0))

# 打印集成模型的预测结果
print(y_pred_ensemble)