python对excel文档去重及求和的实例

下面是“Python对Excel文档去重及求和的实例”的完整实例教程。

目录

• 准备工作
• 去重实例
• 求和实例
• 总结

准备工作

在开始代码之前，我们需要安装pandas和openpyxl模块，pandas用于数据操作，openpyxl用于读写Excel文件。可以使用以下命令来安装：

pip install pandas openpyxl

去重实例

在此实例中，我们将使用pandas模块来读取指定的Excel文件，并根据指定的几列去除重复行。以下是完整的去重代码：

import pandas as pd

# 从指定的Excel文件中读取数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 根据指定列去重（A列、B列和C列）
df.drop_duplicates(subset=['A', 'B', 'C'], inplace=True)

# 将数据写入到新的Excel文件中
df.to_excel('data_new.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们先使用pd.read_excel()函数来从Excel文件中读取数据，并保存到df变量中。df.drop_duplicates()函数将根据指定的列对数据进行去重，并使用inplace=True参数来表示将直接修改原始的数据框，而不是返回一个新的数据框。最后，将处理后的数据写入一个新的Excel文件中。

求和实例

在此实例中，我们将使用pandas模块来读取指定的Excel文件，并对指定列的数据进行求和。以下是完整的求和代码：

import pandas as pd

# 从指定的Excel文件中读取数据，并指定需要读取的列
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['Num1', 'Num2', 'Num3'])

# 对指定列的数据进行求和
result = df['Num1'].sum() + df['Num2'].sum() + df['Num3'].sum()

print(result)

在上面的代码中，我们使用pd.read_excel()函数来从Excel文件中读取数据，并使用usecols参数来指定需要读取的列。然后，我们通过df['Num1'].sum()、df['Num2'].sum()和df['Num3'].sum()对指定列的数据进行求和，并将结果相加保存到result变量中。最后，使用print()函数输出结果。

总结

通过本文，我们了解了如何使用Python对Excel文档进行去重和求和，并提供了两个实际的示例。使用pandas和openpyxl模块可以轻松地处理Excel数据，使数据分析变得更加简单。