数据去重

最新推荐文章于 2025-03-26 17:04:30 发布
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多工具数据行去重

探讨可加扣扣群:866808402

1.notepad++
有数据如下:
在这里插入图片描述
现要去除重复行数据,ctrl+h替换，查找目标栏填如下正则，替换为栏填空，查找模式选择正则表达式，勾选匹配新行，如图:
在这里插入图片描述
正则表达式:

^(.*?)$\s+?^(?=.*^\1$)

结果:
在这里插入图片描述
2.excel去重行数据
数据如下：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
按照如题选择将筛选结果复制到其他位置，勾选下方的选择不重复的记录
在这里插入图片描述
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探讨可加扣扣群:866808402

爬虫等数据去重方案: 摘要算法 Simhash 布隆过滤器
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【项目】数据去重
冯浩月
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前言      小编做积分项目时，在做评价汇总页面中获取所有被评价人的姓名，结果是一个人的姓名重复出现，这时候我们就需要进行去重操作，小编在完成这个需求的过程中，出现了两种思路，当然最后是通过第二种思路解决的，简单快捷！ 数据重复   数据重复的情况如下：                                                                    ...
MapReduce操作实例-数据去重.pdf
07-11
在这个实例中，我们看到的是一个基于MapReduce的数据去重操作，这个操作在大数据处理中非常常见，尤其是当处理的数据源包含重复记录时。下面将详细解释每个部分的作用。 1. **Mapper类**： 在`DedupMapper`类中，...
Python对多属性的重复数据去重实例
09-20
在数据分析和处理中，数据去重是一项常见的任务，特别是在数据分析的预处理阶段，重复数据的去除可以保证数据分析的准确性和有效性。在Python中，Pandas模块提供了一套完整的数据去重功能，尤其在处理包含多个属性的...
基于Hadoop和HBase的大规模海量数据去重.zip
03-13
在大数据处理领域，基于Hadoop和HBase的大规模海量数据去重是一个常见的需求。Hadoop是Apache开源项目，提供了一个分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架，旨在处理和存储海量数据。HBase是建立在Hadoop之上的...
Django ORM实现按天获取数据去重求和例子
09-16
1. **数据去重**：在这个例子中，数据去重主要体现在`activityUsers`的计算上。通过`LoginLog`模型，我们使用`values('userUuid_id')`来获取唯一用户ID，然后使用`annotate(Count('userUuid_id'))`来统计每个ID的...
oracle数据去重
qq_25798961的博客
12-19 318
数据去重，仅供参考 --方法一 DELETE FROM SCOTT.EMP T WHERE T.ROWID IN (SELECT ROWID FROM (SELECT T.EMPNO, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY T.EMPNO ORDER B...
数据行去重
weixin_34124577的博客
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
线上数据去重
大道至简
08-13 236
select cm_cat_id,cat_id,count(*) from cm_category_has_category GROUP BY cm_cat_id,cat_id having count(*) > 1 delete from cm_category_has_category where cm_cat_id = 875010701 and cat_id = 7501070...
数据的去重和判断
qq_42894094的博客
03-20 372
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Co...
数据去重详解
高校教师 | AI兴趣者 专注Python|大数据|LLM学习 分享浅显易懂知识体系
03-26 679
在数据处理过程中，经常会遇到重复数据的问题。如果不进行去重，可能会导致分析结果偏差、计算资源浪费等问题。等多种数据结构，并提供代码示例，帮助初学者快速掌握数据去重的技巧。数据去重（Deduplication）是指。，只保留唯一的数据项。Pandas 是数据分析的利器，提供了。方法，适用于数值型数据去重。方法，适用于表格数据去重。
5.1 数据去重 完全去重
kiritobryant的博客
10-21 1632
数据清洗的目的在于提高数据质量，将脏数据（脏数据在这里指的是对数据分析没有实际意义、格式非法、不在指定范围内的数据）清洗干净，使原数据具有完整性、唯一性、权威性、合法性、一致性等特点。例如，现在有两个表格分别记录的不同年份的用户信息，现要求合并统计所有用户信息，发现合并后的表格存在完全重复的数据,为了便于后期更加方便地使用这些用户数据，通常情况下会对数据进行去重操作。数据去重又称重复数据的删除，通常指的是找出数据文件集合中重复的数据并将其删除，只保存唯一的数据单元，从而消除冗余数据。
数据去重方案（汇总）
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数据去重方案汇总
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上次内容给大家介绍了查找数据重复值的方法，找到之后该怎么处理嘞？工作中一般对重复值采取去重的处理方法。下面就给大家介绍四种去除数据重复值的方式。Case1：针对全字段重复Excel自带删除重复项的功能，操作如下。Step1.全选数据源，点击在数据源上，按Ctrl+A即可。Step2.在菜单栏中依次操作【数据】-【删除重复项】Step3.在弹出的删除重复项的对话框中，默认是全选的，点击确定即可。St...
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Pandas去重DataFrame 接上篇，这篇就剩最后的用Pandas对Dataframe里面的数据去重，这里也有两种方法，可以直接看官方文档（但是掌柜觉得其实就是一种方法，因为第一种只是显示哪些重复。。。）： 使用duplicated方法，它会返回一个布尔向量，其长度为行数，表示行是否重复，但是并不会删除重复数据。来看实例： import pandas as pd import num...
SQL小技巧5：数据去重的N种方法，总有一种你想不到！
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也就是说，在上面的SQL语句中，使用address字段进行去重，最终的结果，也最多只能返回address一个字段。ROW_NUMBER()窗口函数的原理是，先对数据按照partition by的字段进行分组，然后以order by的字段在各个分组内进行排序，序号从1开始递增。也就是说，在返回的结果中，同一行的id、name、age，可能并不是同一个学生的，这就导致看起来数据有些混乱。id=1的学生，应该叫周俊廷，而在上面的返回结果中却是杨萧语，返回的age字段，也有同样的问题。
数据去重工具
最新发布
06-24
### 数据去重工具推荐与解决方案 在数据处理领域，数据去重是一项关键任务，尤其在大数据场景下，选择合适的工具或解决方案至关重要。以下是几种推荐的工具和方法： #### 1. **Purge_Dups** Purge_Dups 是由 DFGuan 开发并维护的一款高效数据重复项清理工具[^1]。它专为处理大数据集中的重复数据而设计，能够显著提高数据纯净度，并减少存储空间需求。该工具适合数据库管理和数据清洗场景，且项目托管在 GitHub 上，用户可以轻松访问和使用。 #### 2. **Great Expectations** Great Expectations 是一个开源的数据质量验证工具，支持基于规则定义对数据进行校验，包括字段值范围、唯一性检查等功能[^2]。虽然其核心功能是数据验证，但它也提供了强大的数据测试能力，可以帮助识别和清理重复数据。此外，它支持 Pandas、Spark、BigQuery 等多种数据处理框架，灵活性极高。 #### 3. **dedup_files** `dedup_files` 是一款专注于文件去重的命令行工具[^3]。它通过检测重复数据并优化存储空间，帮助用户清理不必要的数据冗余。对于需要处理文件级别的重复问题的场景，这是一个简单有效的解决方案。 #### 4. **Flink 基于内存的去重实践** 在大规模数据处理中，Apache Flink 提供了一种高效的去重方案。例如，在处理百亿级数据时，可以通过设置 TTL（Time-to-Live）来管理临时数据的生命周期，从而降低存储开销[^4]。这种方法特别适用于实时流数据处理场景，能够有效减少存储占用。 #### 5. **其他商业工具** - **Talend Data Quality**：提供图形化界面，支持数据清洗、去重和格式标准化等功能[^2]。 - **Informatica Data Quality**：企业级工具，支持从批量到实时的数据质量管理，内置丰富的规则自动化功能[^2]。 - **DataCleaner**：开源工具，适合中小型企业的数据质量分析和清洗任务，功能覆盖常见的数据质量问题[^2]。 #### 示例代码 以下是一个简单的 Python 脚本，用于检测和清理 Pandas 数据框中的重复数据： ```python import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv("data.csv") # 检测重复项 duplicates = data[data.duplicated()] # 删除重复项 cleaned_data = data.drop_duplicates() # 保存结果 cleaned_data.to_csv("cleaned_data.csv", index=False) ``` ### 注意事项 在选择工具时，需根据具体需求评估以下因素： - 数据规模：小规模数据可使用 Pandas 或类似工具，大规模数据则需考虑分布式处理方案。 - 实时性要求：实时流数据处理建议使用 Flink 或 Kafka。 - 成本预算：开源工具如 Great Expectations 和 DataCleaner 更经济实惠，而商业工具如 Talend 和 Informatica 则提供更全面的功能。
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