读取两个excel表的数据,并对其中三列数据进行删除重复数据,保留唯一,得出新的一个excel表

时间: 2024-03-20 13:39:44 浏览: 228
好的,这个问题需要使用 Pandas 库来实现。以下是一个简单的 Python 代码实现: ```python import pandas as pd # 读取两个Excel表格 df1 = pd.read_excel('file1.xlsx') df2 = pd.read_excel('file2.xlsx') # 合并两个表格 df = pd.concat([df1, df2]) # 删除重复数据 df.drop_duplicates(subset=['列1', '列2', '列3'], keep='first', inplace=True) # 将结果保存到新的Excel表格中 df.to_excel('new_file.xlsx', index=False) ``` 在上面的代码中,`file1.xlsx` 和 `file2.xlsx` 分别是需要读取的两个 Excel 表格,`列1`、`列2` 和 `列3` 分别是需要保留唯一的三列数据。最后,结果会保存到名为 `new_file.xlsx` 的新的 Excel 表格中。
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读取两个excel表的数据,并对其中三列数据进行关联唯一,得出新的一个excel表

好的,你可以使用 Pandas 库来读取和处理 Excel 文件,使用 `merge` 函数将两个 DataFrame 中的数据按照三列数据进行关联唯一,最后将结果保存到一个新的 Excel 文件中。具体代码实现可以参考以下示例: ```python import pandas as pd # 读取第一个 Excel 文件 df1 = pd.read_excel('file1.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取第二个 Excel 文件 df2 = pd.read_excel('file2.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 按照三列数据进行合并 merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['col1', 'col2', 'col3'], how='inner') # 保存结果到新的 Excel 文件中 merged_df.to_excel('result.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) ``` 其中,`file1.xlsx` 和 `file2.xlsx` 是你要读取的两个 Excel 文件名,`Sheet1` 是两个文件中的工作表名。`col1`、`col2` 和 `col3` 是你需要进行关联唯一的三列数据名。`merged_df` 中存储的是关联唯一后的结果。`result.xlsx` 是你要保存结果的 Excel 文件名,`Sheet1` 是要保存到的工作表名。`index=False` 表示不保存行索引。

任务: 1、使用Python语言获取来自网络、数据库、Excel文件、Txt文件中的数据。 2、要有对数据字段分别进行清洗,完成不同字段的缺失值处理、异常值处理、重复值处理,这三种处理有的话必须体现出来 3、对数据进行预处理,包括对数据字段做数据标准化或归一化处理,做分类特征处理(分类特征转数值索引或OneHotEncode转换) 4、数据清洗和预处理时,列出数据集的概况表来说明。 5、对处理过的数据进行绘图,对特征数据分别做趋势方面的图形、对比方面的图形、结构方面的图形、关系方面的图形来进行分析(选择其中两种方面的图形分别绘制即可),同时写清楚每种图分析建模的目的。

好的,这是一个数据处理和可视化的任务,我们可以先确定一个数据集,然后分步进行处理和绘图。 我选择的数据集是Kaggle上的"Titanic: Machine Learning from Disaster",这是一个二分类问题,目标是预测乘客是否能在泰坦尼克号沉船事件中生存下来。该数据集包含了一些基本的信息,如乘客的性别、年龄、票价等等。 首先,我们需要导入所需的库: ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ``` 然后,我们可以读取数据集并查看前几行: ```python df = pd.read_csv('train.csv') df.head() ``` 接下来,我们对数据进行初步的探索,包括数据的维度、缺失值、异常值、重复值等等情况。我们可以使用`info()`和`describe()`方法来查看数据的概况: ```python df.info() df.describe() ``` 我们可以发现,数据集共有891行和12列,其中`Age`和`Cabin`列存在缺失值,需要进行处理。`Fare`列的最大值比75%分位数高得多,可能存在异常值。 接着,我们可以对缺失值进行处理。对于`Age`列,我们可以使用中位数来填充缺失值;对于`Cabin`列,由于缺失值过多,我们可以将其删除: ```python df['Age'].fillna(df['Age'].median(), inplace=True) df.drop('Cabin', axis=1, inplace=True) ``` 然后,我们可以对异常值进行处理。我们可以使用箱线图和直方图来检测异常值: ```python sns.boxplot(x=df['Fare']) plt.show() sns.distplot(df['Fare'], bins=50) plt.show() ``` 我们可以发现,`Fare`列存在一些极端的高值,我们可以将其删除: ```python q1 = df['Fare'].quantile(0.25) q3 = df['Fare'].quantile(0.75) iqr = q3 - q1 upper_bound = q3 + 1.5 * iqr df = df[df['Fare'] <= upper_bound] ``` 接着,我们可以对重复值进行处理。我们可以使用`duplicated()`方法来查找重复值,并使用`drop_duplicates()`方法来删除: ```python df.duplicated().sum() df.drop_duplicates(inplace=True) ``` 接下来,我们可以对数据进行预处理。我们可以使用`LabelEncoder`和`OneHotEncoder`来将分类特征转换为数值索引或OneHotEncode形式: ```python from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder label_encoder = LabelEncoder() df['Sex'] = label_encoder.fit_transform(df['Sex']) onehot_encoder = OneHotEncoder() embarked_onehot = onehot_encoder.fit_transform(df['Embarked'].values.reshape(-1,1)).toarray() df_embarked = pd.DataFrame(embarked_onehot, columns=['Embarked_C', 'Embarked_Q', 'Embarked_S']) df = pd.concat([df, df_embarked], axis=1) df.drop('Embarked', axis=1, inplace=True) ``` 最后,我们可以对数据进行绘图。我们选择绘制趋势方面的图形和关系方面的图形。 首先,我们可以使用折线图来观察乘客年龄和票价随时间的趋势: ```python df_age = df.groupby('Age')['Survived'].mean().reset_index() df_fare = df.groupby('Fare')['Survived'].mean().reset_index() fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(15,5)) sns.lineplot(x='Age', y='Survived', data=df_age, ax=ax[0]) ax[0].set_title('Survival Rate by Age') sns.lineplot(x='Fare', y='Survived', data=df_fare, ax=ax[1]) ax[1].set_title('Survival Rate by Fare') plt.show() ``` 然后,我们可以使用热力图来观察各个特征之间的相关性: ```python corr = df.corr() sns.heatmap(corr, cmap='coolwarm', annot=True) plt.show() ``` 通过这些图表,我们可以得到以下结论: - 年龄越小的乘客生存率越高 - 票价越高的乘客生存率越高 - 女性乘客的生存率远高于男性乘客 - 船舱等级越高的乘客生存率越高 - 登船港口与生存率之间没有明显的相关性 在完成数据处理和可视化后,我们可以将数据保存到文件中,以便后续建模使用: ```python df.to_csv('processed_data.csv', index=False) ``` 以上就是一个完整的数据处理和可视化的流程。当然,具体的处理方式和绘图方式会因数据集而异。但总体流程是相似的:探索数据、清洗数据、预处理数据、绘制图表、得出结论。
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