python提取excel部分列,仅保留部分列,删除其他列

该代码段展示了如何使用Python的pandas库读取Excel文件,通过drop_duplicates方法去除重复行(基于姓名和年龄列),然后保留第一次出现的记录。接着,它选择只保留姓名和年龄这两列,并将处理后的数据保存回Excel文件,同时删除了默认的索引列。然而,此过程会导致原单元格格式丢失。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(pd.read_excel('D:/test/test.xlsx', 'Sheet1'))
df = df.drop_duplicates(subset=['姓名','年龄'],keep='first')#去重复,选取出现的第一个值或最后一个值,first/last;
#删除除'姓名','年龄'以外的所有列
df= df.loc[:,['姓名','年龄']]
#保存,并删除最左侧pandas数据索引列
df.to_excel('D:/test/test.xlsx',,sheet_name='Sheet1',index=False)

pandas缺点:执行后原单元格格式丢失。

<think>我们有一个明确的任务:使用Python提取Excel表格中的特定数据,并对数据进行去重和排序。 步骤: 1. 读取Excel文件:我们可以使用`pandas`库,因为它可以方便地处理Excel文件。 2. 提取特定:通过名或索引指定要提取。 3. 去重:使用`drop_duplicates()`方法。 4. 排序:使用`sort_values()`方法。 注意:如果用户没有指定名,我们可以提示用户输入或使用索引。 假设用户有一个Excel文件,名为"data.xlsx",其中有一个工作表,我们想要提取"Column1"数据,去重并排序。 代码示例: ```python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 提取特定,假设名为'Column1' column_data = df['Column1'] # 去重 unique_data = column_data.drop_duplicates() # 排序(默认升序) sorted_data = unique_data.sort_values() # 如果需要降序,可以设置参数:sorted_data = unique_data.sort_values(ascending=False) # 将结果保存到新的Excel文件或打印 sorted_data.to_excel('sorted_unique_data.xlsx', index=False) # 或者直接打印 print(sorted_data) ``` 如果用户不知道名,我们可以先打印出名: ```python print(df.columns.tolist()) ``` 另外,如果Excel文件中有多个工作表,我们需要指定工作表名称或索引。 读取指定工作表: ```python df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 通过名称 # 或者 df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0) # 通过索引(0表示第一个工作表) ``` 如果用户的数据量很大,我们也可以考虑使用`openpyxl`或`xlrd`,但`pandas`通常更高效且方便。 因此,我们给出一个完整的示例,包括错误处理(例如文件不存在、名错误等)。 完整代码示例: ```python import pandas as pd file_path = input("请输入Excel文件路径:") sheet_name = input("请输入工作表名称(如果直接按回车将读取第一个工作表):") column_name = input("请输入要提取名:") try: # 如果用户没有输入工作表名称,则默认读取第一个工作表 if sheet_name.strip() == '': df = pd.read_excel(file_path) else: df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) # 检查名是否存在 if column_name not in df.columns: print(f"错误:名 '{column_name}' 不存在。可用的名有:{', '.join(df.columns)}") else: # 提取 column_data = df[column_name] # 去重 unique_data = column_data.drop_duplicates() # 排序(升序) sorted_data = unique_data.sort_values().reset_index(drop=True) # 显示结果 print("去重排序后的数据:") print(sorted_data) # 保存结果到新文件 output_file = input("请输入要保存的结果文件名(例如:output.xlsx),直接回车跳过保存:") if output_file.strip() != '': sorted_data.to_excel(output_file, index=False) print(f"结果已保存到 {output_file}") except FileNotFoundError: print(f"错误:文件 '{file_path}' 未找到。") except Exception as e: print(f"发生错误:{str(e)}") ``` 这样,用户可以交互式地输入文件路径、工作表名称和名,程序会处理并保存结果。 相关问题: 1. 如何同时提取数据并进行去重排序? 2. 如果Excel文件中有空值,如何处理? 3. 除了Excel,如何用Python处理CSV文件的数据? 4. 如何根据多条件进行去重? 5. 去重时是否考虑大小写?</think>### 使用Python提取Excel特定数据并进行去重排序 #### 解决方案步骤: 1. **安装依赖库**: ```bash pip install pandas openpyxl ``` - `pandas`:数据处理核心库 - `openpyxl`:处理.xlsx格式文件[^1] 2. **完整代码示例**: ```python import pandas as pd def process_excel_column(input_file, output_file, column_name): """ 提取Excel指定 → 去重 → 排序 → 保存结果 参数: input_file: 输入Excel路径(如:'data.xlsx') output_file: 输出文件路径(如:'result.xlsx') column_name: 目标名(如:'姓名') """ # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(input_file) # 提取指定 target_column = df[column_name] # 去重并转为DataFrame unique_data = target_column.drop_duplicates().to_frame() # 按字母顺序排序 sorted_data = unique_data.sort_values(by=column_name) # 保存结果 sorted_data.to_excel(output_file, index=False) print(f"处理完成!共提取 {len(sorted_data)} 条唯一数据") # 使用示例 process_excel_column( input_file='原始数据.xlsx', output_file='处理结果.xlsx', column_name='产品型号' # 替换为你的实际名 ) ``` #### 关键功能说明: 1. **提取**: - `df[column_name]` 精准定位目标 - 支持中文名(如:`'客户名称'`) 2. **去重处理**: - `drop_duplicates()` 自动删除重复值 - 保留首次出现的唯一值 3. **排序方式**: - 默认升序排序(A→Z) - 降序排序:添加参数 `ascending=False` ```python sorted_data = unique_data.sort_values(by=column_name, ascending=False) ``` 4. **文件兼容性**: - 支持.xlsx和.xls格式 - 自动处理不同编码格式 #### 常见问题处理: - **名不存在错误**:使用 `df.columns.tolist()` 查看所有名 - **空值处理**:添加 `dropna()` 删除空值: ```python target_column = df[column_name].dropna().drop_duplicates() ``` - **大型文件优化**: ```python # 分批读取(适用于GB级文件) df = pd.read_excel(input_file, chunksize=10000) ``` #### 执行结果示例: | 产品型号(排序后) | |-------------------| | A100 | | B200 | | C300 | | DX-5 |
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