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从数据集中删除重复项,但记录删除的行

从数据集中删除重复项并记录删除的行

基础概念

删除数据集中的重复项是数据清洗过程中的常见操作。重复数据可能由多种原因造成,如数据录入错误、系统集成问题或ETL过程中的问题。删除重复项可以提高数据质量,减少存储空间,并提高后续分析的准确性。

解决方案

Python (Pandas)

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import pandas as pd

# 示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Charlie', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 25, 35, 30],
        'City': ['NY', 'LA', 'NY', 'Chicago', 'LA']}
df = pd.DataFrame(data)

# 标记重复行(保留第一个出现的记录)
duplicate_mask = df.duplicated(keep='first')

# 获取被删除的行(重复项)
deleted_rows = df[duplicate_mask]

# 删除重复项(保留第一个出现的记录)
clean_df = df.drop_duplicates(keep='first')

print("原始数据集:")
print(df)
print("\n被删除的行:")
print(deleted_rows)
print("\n清理后的数据集:")
print(clean_df)

SQL (MySQL示例)

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-- 创建临时表存储重复行
CREATE TABLE deleted_duplicates AS
SELECT t1.*
FROM your_table t1
WHERE EXISTS (
    SELECT 1
    FROM your_table t2
    WHERE t2.id != t1.id
    AND t2.column1 = t1.column1
    AND t2.column2 = t1.column2
    -- 添加更多比较列
);

-- 删除重复行(保留最小ID的记录)
DELETE t1 FROM your_table t1
INNER JOIN (
    SELECT MIN(id) as min_id, column1, column2
    FROM your_table
    GROUP BY column1, column2
    HAVING COUNT(*) > 1
) t2
ON t1.column1 = t2.column1 AND t1.column2 = t2.column2
WHERE t1.id != t2.min_id;

Java

代码语言:txt
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import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class RemoveDuplicates {
    public static void main(String[] args) {
        List<Person> persons = Arrays.asList(
            new Person("Alice", 25, "NY"),
            new Person("Bob", 30, "LA"),
            new Person("Alice", 25, "NY"),
            new Person("Charlie", 35, "Chicago"),
            new Person("Bob", 30, "LA")
        );

        // 记录删除的行
        Set<Person> uniquePersons = new HashSet<>();
        List<Person> deletedRows = persons.stream()
            .filter(p -> !uniquePersons.add(p))
            .collect(Collectors.toList());

        // 清理后的列表
        List<Person> cleanList = new ArrayList<>(uniquePersons);

        System.out.println("原始数据集: " + persons);
        System.out.println("被删除的行: " + deletedRows);
        System.out.println("清理后的数据集: " + cleanList);
    }
}

class Person {
    String name;
    int age;
    String city;

    public Person(String name, int age, String city) {
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.city = city;
    }

    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
        Person person = (Person) o;
        return age == person.age &&
                Objects.equals(name, person.name) &&
                Objects.equals(city, person.city);
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(name, age, city);
    }

    @Override
    public String toString() {
        return name + "(" + age + ", " + city + ")";
    }
}

注意事项

  1. 确定重复的标准:需要明确哪些列的组合构成重复记录。有时所有列都相同才算重复,有时只需要关键列相同。
  2. 保留策略:通常有三种策略:
    • 保留第一个出现的记录(keep='first')
    • 保留最后一个出现的记录(keep='last')
    • 删除所有重复记录(keep=False)
  • 大数据集处理:对于非常大的数据集,可能需要分批处理或使用分布式计算框架如Spark。
  • 数据备份:在进行删除操作前,建议先备份原始数据。
  • 性能考虑:在SQL中,删除大量数据可能影响性能,可以考虑在非高峰期执行。

应用场景

  1. 数据仓库ETL过程
  2. 数据迁移和整合
  3. 数据质量检查
  4. 日志分析
  5. 用户数据去重

通过记录删除的行,可以保留审计跟踪,便于后续验证和问题排查。

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