在数据处理和分析的过程中，数据去重是数据处理和分析的关键步骤之一。重复的数据会导致分析结果的偏差，影响决策的准确性。通过数据去重，我们可以确保分析所使用的数据集是干净、准确的，从而提高分析结果的可靠性，Python提供了多种方法和技巧来实现数据去重和数据处理，使得这些任务变得简单、高效。
“去重”通过字面意思不难理解，就是删除重复的数据。在一个数据集中，找出重复的数据删并将其删除，最终只保存一个唯一存在的数据项，这就是数据去重的整个过程。删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重，不仅可以节省内存空间，提高写入性能，还可以提升数据集的精确度，使得数据集不受重复数据的影响。
数据来源一般为天眼查和企查查，天眼查会员可以直接导出excel表格格式的企业投标数据；企查查每天导出只能有500条，多了要收费，针对企查查数据的获取方式我选择的是爬虫爬取
ReplacingMergeTree是另外一个常用的表引擎，ReplacingMergeTree和MergeTree的不同之处在于它会删除排序键值相同的重复项。
在上一篇数据去重文中，介绍了使用hashtable这种数据结构实现对一组数据的去重操作，那么这种方式是否存在优化的空间？先来看一道题，给定一组整数无序数组，获取重复的数据 如：[1,2,3,1] 在数据去重第一篇文章中，使用的hashtable, hashtable这种数据结构内部实现上也借用了数组，那么我们是否可以直接使用数组呢？
java开发中经常会遇到List去重这个工作，现在就来整理一下List去重的6种方式。
大家好！作为一名专业的爬虫程序员，我今天要和大家分享一些关于如何快速完成批量爬虫采集任务的进阶技巧。如果你已经掌握了基本的爬虫知识，那么这些技巧将帮助你更快地完成采集任务。
** 1.无ORDER BY排序的写法。(效率最高) (经过测试，此方法成本最低，只嵌套一层，速度最快！即使查询的数据量再大，也几乎不受影响，速度依然！) SELECT *
在文档管理软件这个领域，哈希算法扮演着极其重要的角色！它的应用可是多得让人数不胜数的，主要就涉及到了数据完整性的确认、数字签名的保障、数据去重的高效处理，还有就是强化了整个系统的安全性等等方方面面。接下来咱们现在就来探索一下，哈希算法在文档管理软件中是怎么发挥着重要的应用：
默认是所有列对比，也就是将所有列看成一个元组，全都相同才算重复。 比如上图中，由于「全选」，只有一个重复值就是20行和21行，点击「删除重复项」即可。
前段时间用tableau做了可视化大屏，大家有的说说没学过tableau，有的说不会做，但就是觉得很炫。
今天我们一起来讨论一下关于C#数据去重的常见的几种方式，每种方法都有其特点和适用场景，我们根据具体需求选择最合适的方式。当然欢迎你在评论区留下你觉得更好的数据去重的方式。
在毕业设计中，用Java写下了第一个爬虫。2019年工作之后，从Python的requests原生爬虫库，学到分布式爬虫框架Scrapy，写了60个左右爬虫。然后写了十几篇有关于爬虫的文章。但大多都是围绕着程序设计、功能模块的角度写的，今天就从数据的角度出发，来看看爬虫程序是如何开发的。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
今天我们一起来讨论一下关于C#数据去重的的5种方式，每种方法都有其特点和适用场景，我们根据具体需求选择最合适的方式。当然欢迎你在评论区留下你觉得更好的C#数据去重的方式。
方法三： 通过Set去重对应的id，然后根据reduce计算方法，将原数组数据映射到对象中，然后返回对象的值
当我们进行集中数据备份和归档时，重复的数据块会导致存储费用快速上升，同时也会占用数据传输带宽，这时就需要去重技术（重复数据删除技术）。
海量数据时，需要注意日志的增长，索引碎片的增加和数据库的恢复模式，特别是利用大容量日志操作，来减少日志的增长和提高数据插入的速度。对于大数据去重，通过一些小小的改进，比如创建索引，设置忽略重复值选项等，能够提高去重的效率。
在进行数据分析时，我们经常需要对DataFrame去重，但有时候也会需要只保留重复值。 这里就简单的介绍一下对于DataFrame去重和取重复值的操作。
软件定义存储（Software-Defined Storage，简称SDS）是一种通过软件实现和管理存储架构的概念。传统存储系统往往依赖于专用硬件设备来实现存储功能，而SDS则抽象了存储软件和硬件之间的关系，使存储功能可以在通用硬件上以软件的方式实现和管理。
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Oracle下select语句每个结果集中都有一个伪字段（伪列）rownum存在。 rownum用来标识每条记录的行号，行号从1开始，每次递增1。 rownum是虚拟的顺序值，前提是先排序
对于云服务商而言，对于重复的文件如果只存储一份副本会大大降低存储开销，因此，数据去重技术近些年得到了极大的关注。如何安全的进行数据去重，同时可以保证数据的完整性显得至关重要。本篇文章是云数据完整性审计这一系列的最后一篇，将介绍发表在Information Sciences 上的文章：保证低熵值安全且支持去重的云数据完整性审计方案[1]。
在互联网时代，数据分析和市场调查是企业和组织获取用户反馈和市场信息的重要手段。在数据收集和分析过程中，口子查、站点查和渠道查是常用的工具。本文将介绍这三种工具的优缺点，如何选择使用，以及使用过程中可能遇到的IP地址问题和解决方案。
入坑了python3 知识点颇多 看了一遍 看第二遍时候发现 和没看没什么两样 所以把某些知识点 记录一下 加深印象也方便 忘记时候查看
日常工作中，使用Hive或者Impala查询导出来可能会存在数据重复的现象，但又不想重新执行一遍查询（查询时间稍长，导出文件内容多），因此想到了使用Linux命令将文件的内容重复数据进行去除。
主要用于数据初始化导入。Bulk Insert不会进行数据去重，需要用户在数据插入前进行数据去重
今天是SQL系列的第二讲，会着重从SQL的基础语法出发，讲解去重，聚合函数，常用的数值处理函数，条件筛选和排序
前几天在Python最强王者交流群【巭孬🕷】问了一个问题，一起来看看吧。从5亿行数据中，筛选出重复次数在1000行的数据行，以前用这个，也爆内存了。
写vue2.0的时候遇到了这么一个场景：我需要再用户提交的表单中设置一个下拉式选框，方便用户选取。 具体选项则需要动态从后端数据库中获取。通过后端接口，我可以获得数据表中某一列的数据，但是这些利用循环来进行选项填充，就会出现重复选项，因此需要对重复数据进行去重。
1、R中重复值的处理 unique函数作用：把数据结构中，行相同的数据去除。 #导入CSV数据 data <- read.csv('1.csv', fileEncoding = "UTF-8", stringsAsFactors = FALSE); #对重复数据去重 new_data <- unique(data) 重复值处理函数：unique，用于清洗数据中的重复值。 “dplyr”包中的distinct() 函数更强大： distinct(df,V1,V2) 根据V1和V2两个条件来进行去重 uniq
在大规模数据采集和爬虫任务中，构建可扩展的分布式爬虫系统是至关重要的。本文将介绍分布式爬虫系统的概念、优势以及构建过程中的关键技术，同时通过实际爬取示例为大家提供参考。
数据清洗过程中的典型问题：数据分析|R-缺失值处理、数据分析|R-异常值处理和重复值处理，本次简单介绍一些R处理重复值的用法：
通过本文的探索，读者将了解数据清理在数据分析中的重要性，以及如何使用Python爬虫清理和处理抓取的数据。读者将学会使用Python中常用的数据处理库和技巧，提高数据的质量希望本文能够帮助读者更好地应对数据清理的挑战，从而实现更准确和有意义的数据分析。
在SQL（Structured Query Language）中，DISTINCT关键字是一个强大的工具，用于查询去重。它允许我们从数据库中获取唯一（不重复）的记录，而不考虑其他列的值。本文将深入探讨SQL中的DISTINCT关键字，包括其语法、用途和示例。
在Pandas中，选择不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的位置选取。相关语法如下：
Redis基础知识总结思维导图，系统的学习Redis。不定时更新。 主要包括： 基本数据和应用场景 常见问题分析 性能优化 持久化 集群模式 子模块 基本知识 基本数据类型和使用场景 基本数据类型 string 二进制安全，可以包含任何数据,一个键最大能存储512M hash 键值对集合，存储、读取、修改用户属性 list 链表(双向链表),可用于最新消息排行等功能(比如朋友圈的时间线)和消息队列 set 哈希表实现,元素不重复。可用于利用唯一性,统计访问网站的所有独立ip和好友推荐时
本文主要介绍了如何精通Python网络爬虫，从选择编程语言、掌握基础语法、常用爬虫库、数据提取与去重、反爬处理、分布式爬虫、项目实战等方面进行了详细的阐述。同时，文章还推荐了几本与Python网络爬虫相关的书籍，以帮助读者更好地学习和掌握相关知识。
https://jingyan.baidu.com/article/6d704a132ea17328da51ca78.html
大家好，我是狗哥，今天给大家写一点干货，这次咱们就从0-1把思路给大家讲一下，这也是我同事在数据开发中踩过的坑，希望能帮助到大家。
布隆过滤器（Bloom Filter）是一种数据结构，可以快速、高效地判断一个元素是否存在于一个集合中，其特点是空间效率高且查询速度快。在日常的编程工作和项目开发中，布隆过滤器经常被用于缓存、防止缓存穿透等场景。
哈希表是一种基于数组的数据结构，它通过哈希函数将键值对映射到数组的某个位置。当发生哈希冲突（即不同的键映射到同一个位置）时，可以使用链地址法或开放地址法来解决。
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小编们最近参加了数据城堡举办的“大学生助学金精准资助预测”比赛，分组第19名的成绩进入了复赛，很激动有木有！在上一篇文章中，小编带你使用pandas并结合官方给出的一卡通消费数据一步步计算得到了每个同学的恩格尔系数，主要介绍了groupby()和pivot_table()两个方法。虽然有些地方写的不成熟，但是仍然收获了很多的肯定和鼓励，这也是小编再接再厉继续完成本系列的动力，谢谢大家！本篇，小编文文将带你探讨pandas在数据去重中的应用。 1 上期回顾 1.1 groupby groupby用于对pand
采用大括号{}和dict()创建，键值对用冒号: 表示 {<键1>:<值1>, <键2>:<值2>, … , <键n>:<值n>}
https://github.com/nficano/pytube/issues/591
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