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為什么在Pandas中沒有洗掉重復項

2022-11-15 03:55:16 作業系統

對 Python 和 Pandas 很陌生……但問題是我的最終輸出檔案沒有排除“客戶編號”上的任何重復項。任何關于為什么會發生這種情況的建議將不勝感激!

為什么在 Pandas 中沒有洗掉重復項

import pandas as pd
import numpy as np #numpy is the module which can replace errors from huge datasets 
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import Font

df_1 = pd.read_excel('PRT Tracings 2020.xlsx', sheet_name='Export') #this is reading the Excel document shifts and looks at sheet
df_2 = pd.read_excel('PRT Tracings 2021.xlsx', sheet_name='Export') #this reads the same Excel document but looks at a different sheet
df_3 = pd.read_excel('PRT Tracings YTD 2022.xlsx', sheet_name='Export') #this reads a different Excel file, and only has one sheet so no need to have it read a sheet

df_all = pd.concat([df_1, df_2, df_3], sort=False) #this combines the sheets from 1,2,3 and the sort function as false so our columns stay in the same order

to_excel = df_all.to_excel('Combined_PRT_Tracings.xlsx', index=None) #this Excel file combines all three sheets into one spreadsheet

df_all = df_all.replace(np.nan, 'N/A', regex=True) #replaces errors with N/A

remove = ['ORDERNUMBER', 'ORDER_TYPE', 'ORDERDATE', 'Major Code Description', 'Product_Number_And_Desc', 'Qty', 'Order_$', 'Order_List_$'] #this will remove all unwanted columns
df_all.drop(columns=remove, inplace=True)

df_all.drop_duplicates(subset=['Customer Number'], keep=False) #this will remove all duplicates from the tracing number syntax with pandas module

to_excel = df_all.to_excel('Combined_PRT_Tracings.xlsx', index=None) #this Excel file combines all three sheets into one spreadsheet

wb = load_workbook('Combined_PRT_Tracings.xlsx') #we are using this to have openpyxl read the data, from the spreadsheet already created
ws = wb.active #this workbook is active

wb.save('Combined_PRT_Tracings.xlsx')

uj5u.com熱心網友回復:

您應該將 的回傳值分配給df_all.drop_duplicates變數或設定inplace=True為覆寫 DataFrame 內容。這是為了防止對原始資料進行意外更改。

嘗試:

df_all = df_all.drop_duplicates(subset='Customer Number', keep=False)

或等效的:

df_all.drop_duplicates(subset='Customer Number', keep=False, inplace=True)

這將從 DataFrame 中洗掉所有重復的行。如果要保留包含重復項的第一行或最后一行,請更改keepfirstlast

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/caozuo/533452.html

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