在python中使用pandas读取Excel数据，重复数据被区分了

在python中使用pandas读取Excel数据，pandas将表格中重复数据作出了区分。
Excel中的数据如下所示

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pandas读取的结果

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如何做到重复数据不被区分

在pandas读取的函数read_excel()中增加header=None参数即可，同理也适用于read_csv()等函数，如果有用请采纳，谢谢。


import pandas as pd

file = "q.xlsx"

data = pd.read_excel(file,header=None) #reading file

print(data)

输出结果如下：

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pandas读取excel默认是有列名的。列名不可能重复，所以做了区分。
按照你的要求，可以设置两层列名。详见下面的例子：

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import pandas as pd

df = pd.read_excel(r"test.xlsx", header=[0, 1])

print('读取的列名有两层。第一层中有M1和M2两个列名，第二层中分别包含了V1和V2')
print(df)

M1V1 = df.loc[:, 'M1'].loc[:, 'V1']

print('读取时要逐次选定列名，比如要读取列名为M1下的V1列。先选定列名为M1，然后再选定列名为V1')
print(df.loc[:, 'M1'].loc[:, 'V1'])

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你可以在EXCEL上把M1 V1两行合成一行，例如M1_V1、M1_V2之类
。这样读取时就不会出现这种问题。

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
在pandas中，读取Excel数据时可以使用pd.read_excel()方法。如果重复数据被区分了，可以考虑使用duplicated()方法来判断数据是否重复，然后使用drop_duplicates()方法删除重复数据。

以下是示例代码：

import pandas as pd

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

# 判断重复数据
is_duplicated = df.duplicated(['column_name'])

# 删除重复数据
df.drop_duplicates(['column_name'], inplace=True)

其中，column_name是需要判断的列名。