python 合并多个execl表格数据，第一张表数据从第一行开始到倒数第二行，第二张表数据从第二行到倒数第二行，然后对合并后的指定列去重

你可以使用 Python 的 pandas 库来处理多个 Excel 表格数据。下面是一个实现的示例代码：

import pandas as pd

# 读取第一个 Excel 表格数据
df1 = pd.read_excel('table1.xlsx', skiprows=0, skipfooter=1)

# 读取第二个 Excel 表格数据
df2 = pd.read_excel('table2.xlsx', skiprows=1, skipfooter=1)

# 合并两个表格数据
df = pd.concat([df1, df2])

# 对指定列进行去重
df.drop_duplicates(subset=['column_name'], inplace=True)

# 将合并后的数据写入新的 Excel 表格中
df.to_excel('merged_table.xlsx', index=False)

上面代码中，`read_excel` 函数的 `skiprows` 和 `skipfooter` 参数用于跳过 Excel 表格的头部和尾部行，`concat` 函数用于合并两个表格数据，`drop_duplicates` 函数用于对指定列进行去重，`to_excel` 函数用于将合并后的数据写入新的 Excel 表格中。你只需要将 `column_name` 替换成你要去重的列的名称即可。

相关问题

python 合并多个execl表格数据，数据从第三行开始到倒数第二行，然后对指定列去重

可以使用 `pandas` 库来实现。

首先需要安装 `pandas` 库，可以使用以下命令安装：

pip install pandas

然后，使用 `pandas` 读取多个 `Excel` 表格数据，可以使用 `pandas.read_excel()` 方法，将多个表格数据合并成一个 `DataFrame` 对象，再使用 `drop_duplicates()` 方法对指定列进行去重操作。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 定义要读取的 Excel 文件列表
excel_files = ['file1.xlsx', 'file2.xlsx', 'file3.xlsx']

# 定义要读取的列名
columns = ['column1', 'column2', 'column3']

# 定义要合并的数据起始行和结束行
start_row = 3
end_row = -2

# 定义一个空的 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame()

# 循环读取每个 Excel 文件的数据，并添加到 DataFrame 对象中
for file in excel_files:
    data = pd.read_excel(file, header=None, skiprows=start_row-1, nrows=end_row-start_row+1, usecols=columns)
    df = pd.concat([df, data], ignore_index=True)

# 对指定列进行去重操作
df.drop_duplicates(subset=columns, inplace=True)

# 输出去重后的结果
print(df)

其中，`excel_files` 定义要读取的 Excel 文件列表，`columns` 定义要读取的列名，`start_row` 和 `end_row` 定义要合并的数据起始行和结束行，`df` 是空的 DataFrame 对象，使用 `pd.concat()` 方法将每个 Excel 文件的数据添加到 DataFrame 对象中，并使用 `drop_duplicates()` 方法对指定列进行去重操作。

python 合并多个execl表格数据，数据从第三行开始到倒数第二行，列为全部列，然后对指定列去重

可以使用Python中的pandas库来实现合并多个Excel表格数据，并对指定列去重。

以下是一个示例代码，假设我们有三个Excel文件，分别为data1.xlsx、data2.xlsx、data3.xlsx，每个文件中数据从第三行开始到倒数第二行，列为全部列，我们要对“姓名”列进行去重：

import pandas as pd

# 读取数据
df1 = pd.read_excel('data1.xlsx', header=2, skipfooter=2)
df2 = pd.read_excel('data2.xlsx', header=2, skipfooter=2)
df3 = pd.read_excel('data3.xlsx', header=2, skipfooter=2)

# 合并数据
df = pd.concat([df1, df2, df3])

# 对指定列去重
df.drop_duplicates(subset=['姓名'], inplace=True)

# 输出结果
df.to_excel('result.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们先使用pandas的read_excel函数依次读取三个Excel文件的数据，通过设置header和skipfooter参数来跳过Excel文件中的第一行和最后一行。然后，使用concat函数将三个数据框合并成一个大的数据框。最后，使用drop_duplicates函数对“姓名”列进行去重，并将结果输出到result.xlsx文件中。

需要注意的是，上面的代码只是一个示例，实际应用中还需要根据Excel文件的具体情况进行调整。