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 22:39:44 浏览: 253
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。
相关问题
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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