数据清洗第1关：数据去重

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好的，我现在需要帮助用户了解数据清洗中去重的最佳实践。用户之前已经问过相关问题，现在想深入学习或实现去重方法。首先，我得回顾一下已有的引用内容，看看哪些信息可以利用。

引用[2]提到数据判定与去重，包括去重判定、数据格式判定等，可能涉及到具体的技术方法。引用[3]则介绍了机器学习中使用哈希处理标记重复点的方法，并给出了Python代码示例。这些是重要的资源，应该整合到回答中。

用户的问题是关于数据去重的最佳实践，需要分步骤说明，结构清晰。首先可能需要确定重复数据的定义，然后讨论识别方法，接着是处理策略，最后是验证和优化。同时，用户可能需要具体的例子或代码片段，比如Python的pandas库或哈希方法的应用。

另外，用户可能关心不同场景下的去重方法，比如基于整个记录还是特定字段，如何处理大数据集等。需要提到哈希处理在大数据中的效率，以及近似去重的方法如SimHash。同时，数据备份和验证步骤也很重要，确保去重过程不会丢失重要信息。

还要注意引用文献的正确应用，比如引用[2]和[3]中的方法。需要检查是否有其他引用内容相关，但根据提供的引用，主要参考这两个即可。最后，生成相关问题时要围绕去重的技术、工具、挑战和评估等方面，帮助用户进一步学习。数据去重是数据清洗中的核心环节，以下是分步骤的最佳实践指南：

一、明确定义重复数据

全字段匹配：整条记录所有字段完全相同（如：$hash(row)=hash(row')$） 关键字段匹配：指定核心字段作为判定依据（如：身份证号+手机号） 模糊匹配：允许部分字段存在差异（如：地址「北京市朝阳区」vs「北京朝阳区」）

二、识别重复数据的技术实现

精确去重方法：

# pandas基于列去重 df.drop_duplicates(subset=['id','phone'], keep='first') # 哈希标记法（适合大数据） import hashlib df['hash'] = df.apply(lambda x: hashlib.sha256(pd.util.hash_pandas_object(x).encode()).hexdigest(), axis=1)

网址：数据清洗第1关：数据去重 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1438856

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