为了处理数据集中的重复数据，首先要识别并验证重复项，然后根据上下文决定是删除还是合并它们，最后实施系统的清理流程。具体方法取决于数据的用途、重复项的性质（完全相同或部分相同）以及它们代表实际冗余还是有效条目。例如，在客户数据库中，完全重复的条目（如两行完全相同的数据）可能是错误，而在销售数据中，相同的时间戳可能表示有效的批量订单。
首先，使用 Python 的 Pandas 库或 SQL 查询等工具检测重复项。对于完全匹配的数据，可以使用 Pandas 中的 df.duplicated() 等方法来标记所有列中值完全相同的行。如果重复是基于特定列（例如电子邮件地址），则在检查时指定这些列。对于模糊重复项，例如输入错误或格式差异，可以使用相似性度量（例如 Levenshtein 距离）或文本规范化（转换为小写、去除空格）。对于大型数据集，可以考虑对行进行哈希处理以有效比较唯一性。例如，对客户姓名和电子邮件进行哈希处理并检查冲突可以快速发现重复项。
接下来，决定是删除、合并还是保留重复项。如果重复项是意外产生的（例如，重复的数据导入），则将其删除。使用 Pandas 的 drop_duplicates(keep='first') 方法保留最早的条目。如果重复项包含补充信息（例如用户的更新地址），则合并这些行。例如，通过用一行中的数据填充另一行中缺失的值来合并具有相同用户 ID 的两行。如果重复项是有效的（例如重复的交易），则标记它们而不是删除。始终记录决策过程以保持可复现性。例如，记录删除了多少重复项以及使用了哪些标准。
最后，清理数据并验证结果。删除或合并后，验证是否发生了意外的数据丢失。重新运行重复检查以确保没有遗漏任何条目。在代码中使用断言（例如 assert df.duplicated().sum() == 0）来确认唯一性。对于持续进行的的项目，在数据管道中自动化重复检查——例如在数据摄取过程中添加一个预处理步骤来运行 drop_duplicates。如果使用数据库，则对关键列（例如用户 ID）强制执行唯一索引等约束，以防止将来出现重复项。在进行更改之前，始终保留原始数据的副本，并在版本控制中跟踪清理步骤以确保透明度。