写一个python代码来筛选excel中的行重复值,然后将重复的行删除，生成新的excel

好的，您可以使用以下Python代码来实现筛选Excel中的行重复值并删除重复行：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 判断重复行
duplicates = df[df.duplicated()]

# 删除重复行并生成新的excel
new_df = df.drop_duplicates()
new_df.to_excel('new_excel_file.xlsx', index=False)

print('Excel文件中重复行已删除，新文件已生成！')

其中，您需要将代码中的 "your_excel_file.xlsx" 替换为您自己的Excel文件路径。执行上述代码后，将会在同一目录下生成一个新的Excel文件 "new_excel_file.xlsx"，其中已删除了所有重复行。

注意：为避免涉及版权信息，请尽量使用自己的测试数据。以上代码仅供参考，如有不足之处，请及时纠正。

相关问题

写一个python 脚本 筛选出excel指定表单的指定列中所有以"【“开始，以”】"结束的标签筛选出来，输出结果需要生成一列保存在原来的表单中

你可以使用`pandas`库来读取Excel文件并执行这个筛选操作。以下是一个简单的Python脚本示例，它会找出指定列（假设为第1列）中符合条件的行：

import pandas as pd

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

# 假设列名是'Column1'
column_name = 'Column1'

# 使用正则表达式匹配标签
mask = df[column_name].str.startswith('【') & df[column_name].str.endswith('】')

# 创建一个新的DataFrame只包含匹配的行
filtered_df = df[mask]

# 将筛选结果追加回原表单的最后一列，如果不存在则新建
if 'NewColumn' not in df.columns:
    df['NewColumn'] = ''
df.loc[mask, 'NewColumn'] = filtered_df[column_name]

# 写回Excel文件
df.to_excel('output_file.xlsx', index=False)

这段代码首先导入pandas，读取Excel文件到一个DataFrame中。然后定义了一个布尔掩码，筛选出以"【"开头和以"】"结尾的行。接着，如果原始数据集中还没有'NewColumn'这一列，就创建一个空列，然后将筛选后的结果写入新的列。最后，更新的数据帧会被写回到新的Excel文件。

帮我写一段python代码 一次性筛选出数个Excel中我需要的内容并形成表格

好的，为了实现你的要求，我们需要使用Python的pandas库和openpyxl库。具体步骤如下：

1. 安装pandas和openpyxl库：

可以使用以下命令安装这两个库：

pip install pandas openpyxl

2. 读取Excel文件：

我们可以使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件。如果你想要同时读取多个Excel文件，可以使用os库的listdir函数来获取目录中所有的Excel文件名，然后使用一个循环来逐个读取。

import os
import pandas as pd

# 定义Excel文件所在的目录
excel_dir = './excels/'

# 获取目录中所有Excel文件名
excel_files = [f for f in os.listdir(excel_dir) if f.endswith('.xlsx')]

# 循环读取Excel文件
dfs = []
for excel_file in excel_files:
    df = pd.read_excel(os.path.join(excel_dir, excel_file))
    dfs.append(df)

3. 筛选所需内容：

假设我们要筛选某个列中值为特定值的行，并将筛选结果保存到一个新的DataFrame中。可以使用pandas的query函数来实现。

# 筛选条件
condition = "column_name == 'value'"

# 循环筛选每个DataFrame
new_dfs = []
for df in dfs:
    new_df = df.query(condition)
    new_dfs.append(new_df)

4. 合并筛选结果：

我们可以使用pandas的concat函数将所有筛选结果合并成一个DataFrame。如果筛选结果中有相同的列名，可以使用参数ignore_index=True来重新生成索引。

# 合并所有筛选结果
merged_df = pd.concat(new_dfs, ignore_index=True)

5. 将结果保存为Excel文件：

最后，我们可以使用pandas的to_excel函数将筛选结果保存为一个Excel文件。

# 保存结果为Excel文件
merged_df.to_excel('result.xlsx', index=False)

完整代码如下：

import os
import pandas as pd

# 定义Excel文件所在的目录
excel_dir = './excels/'

# 获取目录中所有Excel文件名
excel_files = [f for f in os.listdir(excel_dir) if f.endswith('.xlsx')]

# 循环读取Excel文件
dfs = []
for excel_file in excel_files:
    df = pd.read_excel(os.path.join(excel_dir, excel_file))
    dfs.append(df)

# 筛选条件
condition = "column_name == 'value'"

# 循环筛选每个DataFrame
new_dfs = []
for df in dfs:
    new_df = df.query(condition)
    new_dfs.append(new_df)

# 合并所有筛选结果
merged_df = pd.concat(new_dfs, ignore_index=True)

# 保存结果为Excel文件
merged_df.to_excel('result.xlsx', index=False)