接到朋友求助，说自己一个数据库里的某个表有大量重复数据，使用mysql语句处理的速度太慢，每次只能处理1W条数据，总共800W条数据需要处理，耗时耗力。分开处理也会有大量的遗漏数据需要二次三次处理，最后得到的数据还是会不准确，很显然用mysql语句处理不怎么好。

我想到了python中有一个模块pandas是专门用来处理海量数据的，马上网上查下该模块是否有相关的方法，果然，pandas里的drop_duplicates方法就是用来去除重复数据的，并且该方法还提供了多个参数。

朋友的需求为数据库表里的某个字段的记录不能重复，如果重复则保留最新的数据。需求已经明白，马上开始动工。

使用Navicat 先将数据库里的需要处理的表同步到本地，然后在本地操作。

直接上代码

import pymysqlimport pandas as pdaconn=pymysql.connect(host="127.0.0.1",user="root",passwd="pw",db="test001",charset="utf8")sql="select * from table001"data1 = pda.read_sql(sql,conn)print(data1.count())data2 = data1.drop_duplicates(subset="big",keep="last")data2.to_sql("table002",con=conn,flavor="mysql",if_exists="append",index=False)print(data2.count())

table001表为原始表,big为表里不能重复的字段，keep="last"代表留重复数据的最后一条，table002表为清洗完数据保存数据的表。

运行该脚本，十来分钟左右，800W条数据已经全部清洗完毕，还剩余200W条不重复数据，并且还和朋友正确的数据一条不差。

随后将数据表上传至朋友的线上服务器，朋友验证数据都没问题。