用python写个脚本处理excel表格，对A、B两列都相同行的数据仅保留一行，其它列是否相同忽略

在 Python 中可以使用 pandas 库来处理 Excel 表格。

首先，你需要安装 pandas 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，你可以使用 pandas 库中的 `read_excel` 函数读取 Excel 表格中的数据，并将其存储在一个 Pandas 的 DataFrame 中。

接下来，你可以使用 Pandas 的 `drop_duplicates` 函数删除 DataFrame 中的重复行。

例如，以下代码片段展示了如何从 Excel 表格中读取数据，并删除 A、B 两列都相同的行：

import pandas as pd

# 读取 Excel 表格中的数据
df = pd.read_excel('path/to/file.xlsx')

# 删除 A、B 两列都相同的行
df = df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'])

# 如果想要删除其他列相同的行，可以将这些列名加入 subset 参数中
# df = df.drop_duplicates(subset=['A', 'B', 'C', 'D'])

最后，你可以使用 Pandas 的 `to_excel` 函数将处理过的数据写入新的 Excel 表格中。

例如：

df.to_excel('path/to/output.xlsx')

希望这些信息能帮到你！

相关问题

用python写个脚本处理excel表格,对A、B两列都相同行的数据仅保留一行,其它列是否

相同无所谓。你可以采用 pandas 库来处理excel表格，简单且高效。首先，读取原始的excel表格数据：

import pandas as pd

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

# 查看读取结果
print(df.head())

接着，只保留A、B列相同的一行数据：

# 保留A、B列相同的一行数据
df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'], keep='first', inplace=True)

# 查看处理结果
print(df.head())

以上代码中，`subset=['A', 'B']`表示指定哪些列参与重复判断；`keep='first'`表示保留第一个出现的重复数据行；`inplace=True`表示在原DataFrame对象上修改，而不是返回一个新的对象。

你可以根据自己的excel表格列名和需要修改的列名进行简单地修改，这样就能够实现对excel表格的快速处理。

用python写个脚本处理excel表格，对A、B两列相同的数据仅保留一行，其它列忽略

### 回答1：
要使用 Python 处理 Excel 表格，需要使用第三方库，例如 openpyxl、xlrd、xlwt 等。

使用 openpyxl 处理 Excel 表格的步骤如下：

1. 安装 openpyxl 库：

pip install openpyxl

2. 导入 openpyxl 库并读取 Excel 文件：

from openpyxl import load_workbook

workbook = load_workbook('filename.xlsx')

3. 获取工作表：

sheet = workbook['Sheet1']

4. 遍历工作表的每一行，并判断 A、B 两列的数据是否相同：

for row in sheet.rows:
    if row[0].value == row[1].value:
        # 如果 A、B 两列的数据相同，则删除这一行
        sheet.delete_rows(row)

5. 保存工作表：

workbook.save('filename.xlsx')

希望这些信息能帮到你！

### 回答2：
要使用Python编写脚本来处理Excel表格并仅保留A和B两列相同的数据，可以使用pandas库。Pandas提供了一种高效且简洁的方式来处理和操作数据。

首先，需要安装pandas库。可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装pandas：

pip install pandas

安装完成后，可以开始编写Python脚本。下面是一个处理Excel表格的示例代码：

import pandas as pd

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

# 保留A、B两列相同的数据，并忽略其他列
df = df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'], keep='first')[['A', 'B']]

# 保存结果到新的Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在代码中，首先使用`pd.read_excel`函数读取了名为`input.xlsx`的Excel文件，并将其存储在一个名为`df`的DataFrame对象中。

然后，使用`df.drop_duplicates`函数来删除A、B两列相同的重复数据，设置参数`subset`为`['A', 'B']`，表示只根据A、B两列进行去重。参数`keep`设置为`'first'`，表示保留第一次出现的重复数据。最后，使用`[['A', 'B']]`来仅保留A、B两列的数据。

最后，使用`df.to_excel`函数将处理后的数据保存到名为`output.xlsx`的Excel文件中。设置参数`index`为`False`来避免保存索引列。

通过运行这个Python脚本，可以处理Excel表格并仅保留A、B两列相同的数据，而忽略其他列。处理后的结果将保存在`output.xlsx`文件中。

### 回答3：
用Python处理Excel表格可以使用第三方库`openpyxl`来实现。下面是一个示例脚本，可以按照题目要求对Excel表格处理：

import openpyxl

def remove_duplicates(filename):
    # 加载Excel文件
    workbook = openpyxl.load_workbook(filename)
    sheet = workbook.active

    # 创建新的Sheet用于保存处理后的数据
    new_sheet = workbook.create_sheet(title="处理后数据")
    new_sheet.append(sheet[1])  # 复制表头到新的Sheet

    # 用一个集合来记录已经出现过的A、B两列的值
    seen = set()

    # 遍历每一行数据
    for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
        # 获取A、B两列的值
        a_value, b_value = row[0], row[1]

        # 如果A、B两列的值都相同，且之前没有出现过，则将该行数据写入新的Sheet
        if (a_value, b_value) not in seen:
            seen.add((a_value, b_value))
            new_sheet.append(row)

    # 删除原Sheet，将新的Sheet重命名为原Sheet名称
    workbook.remove(sheet)
    new_sheet.title = sheet.title

    # 保存处理后的Excel文件
    new_filename = f"processed_{filename}"
    workbook.save(new_filename)

    print(f"处理完成，保存为{new_filename}")

# 使用示例
filename = "example.xlsx"
remove_duplicates(filename)

以上脚本使用`openpyxl`库加载指定的Excel文件，并遍历每一行数据。使用一个集合`seen`来记录已经出现过的A、B两列的值，如果当前行的A、B两列的值都相同且之前没有出现过，则将该行数据写入新的Sheet中。最后将新的Sheet重命名为原Sheet的名称，并保存为新的Excel文件。