Pandas中的非规范化数据帧

是指数据帧（DataFrame）中存在重复的数据或者数据存储方式不符合规范的情况。非规范化数据帧可能会导致数据冗余、查询效率低下等问题。

非规范化数据帧的分类：

1. 冗余数据：数据帧中存在重复的数据，造成存储空间的浪费。
2. 多值依赖：数据帧中的某些属性依赖于其他多个属性的组合，导致数据冗余。
3. 数据存储方式不规范：数据帧中的数据存储方式不符合规范，例如使用了不同的单位、格式等。

非规范化数据帧的优势：

1. 提高查询效率：非规范化数据帧可以减少数据的冗余，提高查询效率。
2. 简化数据操作：非规范化数据帧可以简化数据的操作，减少数据转换的复杂性。

非规范化数据帧的应用场景：

1. 日志数据：在处理日志数据时，非规范化数据帧可以减少存储空间的占用，提高查询效率。
2. 实时数据分析：在实时数据分析场景中，非规范化数据帧可以提高数据处理的速度和效率。

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