پانڈاس ڈیٹا فریم میں ڈپلیکیٹ ویلیو کو ہینڈل کرنا

پانڈاس ڈیٹا فریم میں ڈپلیکیٹ ویلیو کو ہینڈل کرنا

ٹائم سٹیمپ: 16 جون 2023 دوپہر 3:04 بجے

تعارف

ڈیٹا تجزیہ کار کے طور پر، یہ ہماری ذمہ داری ہے کہ ہم درست اور قابل اعتماد بصیرت حاصل کرنے کے لیے ڈیٹا کی سالمیت کو یقینی بنائیں۔ ڈیٹا کی صفائی اس عمل میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے، اور ڈپلیکیٹ اقدار ان سب سے عام مسائل میں سے ہیں جن کا ڈیٹا تجزیہ کاروں کو سامنا کرنا پڑتا ہے۔ ڈپلیکیٹ اقدار ممکنہ طور پر بصیرت کو غلط انداز میں پیش کر سکتی ہیں۔ لہذا، ڈپلیکیٹ اقدار سے نمٹنے کے لیے موثر طریقے کا ہونا بہت ضروری ہے۔ اس آرٹیکل میں، ہم ڈپلیکیٹ اقدار کی شناخت اور ان کو سنبھالنے کا طریقہ سیکھیں گے، ساتھ ہی ڈپلیکیٹ کو منظم کرنے کے لیے بہترین طریقے۔

ڈپلیکیٹ اقدار کی شناخت

ڈپلیکیٹ اقدار کو سنبھالنے کا پہلا قدم ان کی شناخت کرنا ہے۔ ڈپلیکیٹ اقدار کی شناخت ڈیٹا کی صفائی میں ایک اہم قدم ہے۔ پانڈا ڈیٹا فریم کے اندر ڈپلیکیٹ اقدار کی شناخت کے لیے متعدد طریقے پیش کرتے ہیں۔ اس سیکشن میں، ہم بحث کریں گے duplicated() فنکشن اور value_counts() ڈپلیکیٹ اقدار کی شناخت کے لیے فنکشن۔

یوسین نقل شدہ()

۔ duplicated() فنکشن ایک پانڈاس لائبریری فنکشن ہے جو ڈیٹا فریم میں ڈپلیکیٹ قطاروں کی جانچ کرتا ہے۔ کی پیداوار duplicated() فنکشن ایک بولین سیریز ہے جس کی لمبائی ان پٹ ڈیٹا فریم کے برابر ہے، جہاں ہر عنصر اشارہ کرتا ہے کہ متعلقہ قطار ڈپلیکیٹ ہے یا نہیں۔

کی ایک سادہ مثال پر غور کریں duplicated() فنکشن:

import pandas as pd data = { 'StudentName': ['Mark', 'Ali', 'Bob', 'John', 'Johny', 'Mark'], 'Score': [45, 65, 76, 44, 39, 45]
}
df = pd.DataFrame(data) df_duplicates = df.duplicated()
print(df_duplicates)

: پیداوار

0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 True
dtype: bool

اوپر کی مثال میں، ہم نے ایک ڈیٹا فریم بنایا ہے جس میں طلباء کے نام اور ان کے کل اسکور ہیں۔ ہم نے پکارا۔ duplicated() ڈیٹا فریم پر، جس نے اس کے ساتھ ایک بولین سیریز تیار کی۔ False منفرد اقدار کی نمائندگی کرنا اور True ڈپلیکیٹ اقدار کی نمائندگی کرتا ہے۔

اس مثال میں، قدر کی پہلی موجودگی کو منفرد سمجھا جاتا ہے۔ تاہم، کیا ہوگا اگر ہم چاہتے ہیں کہ آخری قدر کو منفرد سمجھا جائے، اور ہم ڈپلیکیٹ اقدار کی شناخت کرتے وقت تمام کالموں پر غور نہیں کرنا چاہتے؟ یہاں، ہم ترمیم کر سکتے ہیں duplicated() پیرامیٹر کی اقدار کو تبدیل کرکے فنکشن۔

پیرامیٹرز: سب سیٹ اور رکھیں

۔ duplicated() فنکشن اپنے اختیاری پیرامیٹرز کے ذریعے حسب ضرورت کے اختیارات پیش کرتا ہے۔ اس کے دو پیرامیٹرز ہیں، جیسا کہ ذیل میں بیان کیا گیا ہے:

  • subset: یہ پیرامیٹر ہمیں کالموں کے ذیلی سیٹ کی وضاحت کرنے کے قابل بناتا ہے جس پر ڈپلیکیٹ کا پتہ لگانے کے دوران غور کیا جائے۔ سب سیٹ پر سیٹ ہے۔ None بطور ڈیفالٹ، مطلب یہ ہے کہ ڈیٹا فریم میں ہر کالم پر غور کیا جاتا ہے۔ کالم کے نام بتانے کے لیے، ہم کالم کے ناموں کی فہرست کے ساتھ سب سیٹ فراہم کر سکتے ہیں۔

    ذیلی سیٹ پیرامیٹر کو استعمال کرنے کی ایک مثال یہ ہے:

    
df_duplicates = df.duplicated(subset=['StudentName'])

    : پیداوار

    0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 True
dtype: bool

  • keep: یہ آپشن ہمیں یہ منتخب کرنے کی اجازت دیتا ہے کہ ڈپلیکیٹ قطار کی کونسی مثال کو ڈپلیکیٹ کے طور پر نشان زد کیا جائے۔ رکھنے کے لیے ممکنہ قدریں ہیں:

    • "first": یہ کے لیے پہلے سے طے شدہ قدر ہے۔ keep اختیار یہ پہلی قیمت کے منفرد ہونے پر غور کرتے ہوئے، پہلی صورت کے علاوہ تمام ڈپلیکیٹس کی شناخت کرتا ہے۔
    • "last": یہ آپشن آخری واقعہ کو ایک منفرد قدر کے طور پر شناخت کرتا ہے۔ دیگر تمام واقعات کو ڈپلیکیٹ سمجھا جائے گا۔
    • False: یہ آپشن ہر مثال کو ڈپلیکیٹ ویلیو کے طور پر لیبل کرتا ہے۔

یہاں استعمال کرنے کی ایک مثال ہے۔ keep پیرامیٹر:


df_duplicates = df.duplicated(keep='last')
print(df_duplicates)

: پیداوار

0 True
1 False
2 False
3 False
4 False
5 False
dtype: bool
ڈپلیکیٹ اقدار کو تصور کریں۔

۔ value_counts() فنکشن نقل کی شناخت کے لیے دوسرا طریقہ ہے۔ دی value_counts() فنکشن کالم میں ہر منفرد قدر کے ظاہر ہونے کی تعداد کو شمار کرتا ہے۔ کا اطلاق کرکے value_counts() ایک مخصوص کالم میں فنکشن، ہر قدر کی فریکوئنسی تصور کی جا سکتی ہے۔

یہاں استعمال کرنے کی ایک مثال ہے۔ value_counts() فنکشن:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd data = { 'StudentName': ['Mark', 'Ali', 'Bob', 'John', 'Johny', 'Mark'], 'Score': [45, 65, 76, 44, 39, 45]
}
df = pd.DataFrame(data) name_counts = df['StudentName'].value_counts()
print(name_counts)

: پیداوار

Mark 2
Ali 1
Bob 1
John 1
Johny 1
Name: StudentName, dtype: int64

آئیے اب بار گراف کے ساتھ ڈپلیکیٹ ویلیوز کا تصور کرتے ہیں۔ ہم بار چارٹ کا استعمال کرتے ہوئے ڈپلیکیٹ اقدار کی فریکوئنسی کو مؤثر طریقے سے تصور کر سکتے ہیں۔


name_counts.plot(kind='bar')
plt.xlabel('Student Name')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Duplicate Name Frequencies')
plt.show()

ڈپلیکیٹ اقدار

ڈپلیکیٹ اقدار کو سنبھالنا

ڈپلیکیٹ اقدار کی شناخت کے بعد، یہ ان سے نمٹنے کا وقت ہے. اس سیکشن میں، ہم پانڈوں کا استعمال کرتے ہوئے ڈپلیکیٹ اقدار کو ہٹانے اور اپ ڈیٹ کرنے کے لیے مختلف حکمت عملیوں کا جائزہ لیں گے۔ drop_duplicates() اور replace() افعال. مزید برآں، ہم استعمال کرتے ہوئے ڈپلیکیٹ اقدار کے ساتھ ڈیٹا کو جمع کرنے پر تبادلہ خیال کریں گے۔ groupby() تقریب.

ڈپلیکیٹ اقدار کو ہٹانا

ڈپلیکیٹس کو ہینڈل کرنے کا سب سے عام طریقہ انہیں ڈیٹا فریم سے ہٹانا ہے۔ ڈیٹا فریم سے ڈپلیکیٹ ریکارڈز کو ختم کرنے کے لیے، ہم استعمال کریں گے۔ drop_duplicates() فنکشن پہلے سے طے شدہ طور پر، یہ فنکشن ہر ڈپلیکیٹ قطار کی پہلی مثال کو برقرار رکھتا ہے اور اس کے بعد کے واقعات کو ہٹاتا ہے۔ یہ تمام کالم اقدار کی بنیاد پر ڈپلیکیٹ اقدار کی شناخت کرتا ہے۔ تاہم، ہم سب سیٹ پیرامیٹرز کا استعمال کرتے ہوئے غور کرنے کے لیے کالم کی وضاحت کر سکتے ہیں۔

کا نحو drop_duplicates() پیرامیٹرز میں پہلے سے طے شدہ اقدار کے ساتھ مندرجہ ذیل ہے:

dataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)

۔ subset اور keep پیرامیٹرز کی وہی وضاحت ہے جو کہ میں ہے۔ duplicates(). اگر ہم تیسرا پیرامیٹر سیٹ کرتے ہیں۔ inplace کرنے کے لئے Trueتمام ترامیم براہ راست اصل ڈیٹا فریم پر کی جائیں گی، جس کے نتیجے میں طریقہ کار واپس آجائے گا۔ None اور اصل ڈیٹا فریم میں ترمیم کی جا رہی ہے۔ پہلے سے طے شدہ طور پر، inplace is False.

یہاں کی ایک مثال ہے drop_duplicates() فنکشن:


df.drop_duplicates(keep='last', inplace=True)
print(df)

: پیداوار

 StudentName Score
1 Ali 65
2 Bob 76
3 John 44
4 Johny 39
5 Mark 45

بہترین طرز عمل، صنعت کے لیے منظور شدہ معیارات، اور چیٹ شیٹ کے ساتھ Git سیکھنے کے لیے ہمارے ہینڈ آن، عملی گائیڈ کو دیکھیں۔ گوگلنگ گٹ کمانڈز کو روکیں اور اصل میں سیکھ یہ!

مندرجہ بالا مثال میں، پہلی اندراج کو حذف کر دیا گیا تھا کیونکہ یہ ایک ڈپلیکیٹ تھا۔

ڈپلیکیٹ اقدار کو تبدیل یا اپ ڈیٹ کریں۔

ڈپلیکیٹس کو ہینڈل کرنے کے دوسرے طریقہ میں پانڈوں کا استعمال کرتے ہوئے قدر کو تبدیل کرنا شامل ہے۔ replace() تقریب replace() فنکشن ہمیں ڈیٹا فریم میں مخصوص اقدار یا پیٹرن کو نئی اقدار کے ساتھ تبدیل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ پہلے سے طے شدہ طور پر، یہ قدر کی تمام مثالوں کی جگہ لے لیتا ہے۔ تاہم، حد پیرامیٹر کا استعمال کرتے ہوئے، ہم تبدیلیوں کی تعداد کو محدود کر سکتے ہیں۔

یہاں استعمال کرنے کی ایک مثال ہے۔ replace() فنکشن:


df['StudentName'].replace('Mark', 'Max', limit=1, inplace=True)
print(df)

: پیداوار

 StudentName Score
0 Max 45
1 Ali 65
2 Bob 76
3 John 44
4 Johny 39
5 Mark 45

یہاں، حد کو پہلی قدر کو تبدیل کرنے کے لیے استعمال کیا گیا تھا۔ اگر ہم آخری واقعہ کو تبدیل کرنا چاہتے ہیں تو کیا ہوگا؟ اس صورت میں، ہم جمع کریں گے duplicated() اور replace() افعال. استعمال کرنا duplicated()، ہم ہر ڈپلیکیٹ قدر کی آخری مثال کی نشاندہی کریں گے، کا استعمال کرتے ہوئے قطار نمبر حاصل کریں۔ loc فنکشن، اور پھر اسے استعمال کرکے تبدیل کریں۔ replace() فنکشن یہاں استعمال کرنے کی ایک مثال ہے۔ duplicated() اور replace() ایک ساتھ کام کرتا ہے۔


last_occurrences = df.duplicated(subset='StudentName', keep='first') last_occurrences_rows = df[last_occurrences] df.loc[last_occurrences, 'StudentName'] = df.loc[last_occurrences, 'StudentName'].replace('Mark', 'Max') print(df)

: پیداوار

 StudentName Score
0 Mark 45
1 Ali 65
2 Bob 76
3 John 44
4 Johny 39
5 Max 45

پیچیدہ تبدیلیوں کے لیے حسب ضرورت افعال

بعض صورتوں میں، ڈپلیکیٹ اقدار کو سنبھالنے کے لیے انہیں ہٹانے یا اپ ڈیٹ کرنے سے زیادہ پیچیدہ تبدیلیوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ حسب ضرورت فنکشنز ہمیں ہماری ضروریات کے مطابق مخصوص متبادل قوانین بنانے کے قابل بناتے ہیں۔ پانڈوں کا استعمال کرتے ہوئے apply() فنکشن، ہم اپنے ڈیٹا پر کسٹم فنکشن کا اطلاق کر سکتے ہیں۔

مثال کے طور پر، آئیے فرض کریں کہ "StudentName" کالم میں ڈپلیکیٹ نام ہیں۔ ہمارا مقصد اپنی مرضی کے فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے ڈپلیکیٹس کو تبدیل کرنا ہے جو ڈپلیکیٹ اقدار کے آخر میں ایک نمبر کو شامل کرتا ہے، اور انہیں منفرد بناتا ہے۔


def add_number(name, counts): if name in counts: counts[name] += 1 return f'{name}_{counts[name]}' else: counts[name] = 0 return name name_counts = {} df['is_duplicate'] = df.duplicated('StudentName', keep=False)
df['StudentName'] = df.apply(lambda x: add_number(x['StudentName'], name_counts) if x['is_duplicate'] else x['StudentName'], axis=1)
df.drop('is_duplicate', axis=1, inplace=True)
print(df)

: پیداوار

 StudentName Score
0 Mark 45
1 Ali 65
2 Bob 76
3 John 44
4 Johny 39
5 Mark_1 45

ڈپلیکیٹ اقدار کے ساتھ مجموعی ڈیٹا

ڈپلیکیٹ اقدار پر مشتمل ڈیٹا کو خلاصہ کرنے اور ڈیٹا سے بصیرت حاصل کرنے کے لیے جمع کیا جا سکتا ہے۔ پانڈا۔ groupby() فنکشن آپ کو ڈپلیکیٹ اقدار کے ساتھ ڈیٹا کو جمع کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ کا استعمال کرتے ہوئے groupby() فنکشن میں، آپ ایک یا زیادہ کالموں کو گروپ کر سکتے ہیں اور ہر گروپ کے لیے اوسط، میڈین، یا دوسرے کالم کے مجموعہ کا حساب لگا سکتے ہیں۔

یہاں استعمال کرنے کی ایک مثال ہے۔ groupby() طریقہ:


grouped = df.groupby(['StudentName']) df_aggregated = grouped.sum()
print(df_aggregated)

: پیداوار

 Score
StudentName Ali 65
Bob 76
John 44
Johny 39
Mark 90

اعلی درجے کی تکنیک

مزید پیچیدہ منظرناموں کو سنبھالنے اور درست تجزیہ کو یقینی بنانے کے لیے، کچھ جدید تکنیکیں ہیں جنہیں ہم استعمال کر سکتے ہیں۔ یہ سیکشن فزی ڈپلیکیٹس، ٹائم سیریز کے ڈیٹا میں ڈپلیکیشن، اور ڈپلیکیٹ انڈیکس ویلیو سے نمٹنے پر بات کرے گا۔

فجی ڈپلیکیٹس

فزی ڈپلیکیٹس ایسے ریکارڈز ہوتے ہیں جو بالکل مماثل نہیں ہوتے لیکن ایک جیسے ہوتے ہیں، اور وہ مختلف وجوہات کی بناء پر ہو سکتے ہیں، بشمول ڈیٹا ان پٹ کی غلطیاں، غلط املا، اور فارمیٹنگ میں تغیرات۔ ہم استعمال کریں گے۔ fuzzywuzzy سٹرنگ مماثلت کی مماثلت کا استعمال کرتے ہوئے ڈپلیکیٹس کی شناخت کے لیے ازگر کی لائبریری۔

مبہم اقدار کو سنبھالنے کی ایک مثال یہ ہے:

import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz def find_fuzzy_duplicates(dataframe, column, threshold): duplicates = [] for i in range(len(dataframe)): for j in range(i+1, len(dataframe)): similarity = fuzz.ratio(dataframe[column][i], dataframe[column][j]) if similarity >= threshold: duplicates.append(dataframe.iloc[[i, j]]) if duplicates: duplicates_df = pd.concat(duplicates) return duplicates_df else: return pd.DataFrame() data = { 'StudentName': ['Mark', 'Ali', 'Bob', 'John', 'Johny', 'Mark'], 'Score': [45, 65, 76, 44, 39, 45]
}
df = pd.DataFrame(data) threshold = 70 fuzzy_duplicates = find_fuzzy_duplicates(df, 'StudentName', threshold)
print("Fuzzy duplicates:")
print(fuzzy_duplicates.to_string(index=False))

اس مثال میں، ہم اپنی مرضی کے مطابق فنکشن بناتے ہیں۔ find_fuzzy_duplicates جو ڈیٹا فریم، کالم کا نام، اور ان پٹ کے طور پر مماثلت کی حد لیتا ہے۔ فنکشن ڈیٹا فریم میں ہر قطار میں اعادہ کرتا ہے اور اس کا استعمال بعد کی قطاروں سے موازنہ کرتا ہے۔ fuzz.ratio سے طریقہ fuzzywuzzy کتب خانہ. اگر مماثلت کا سکور حد سے زیادہ یا اس کے برابر ہے، تو ڈپلیکیٹ قطاروں کو فہرست میں شامل کر دیا جاتا ہے۔ آخر میں، فنکشن فجی ڈپلیکیٹس پر مشتمل ڈیٹا فریم لوٹاتا ہے۔

: پیداوار

Fuzzy duplicates:
StudentName Score Mark 45 Mark 45 John 44 Johny 39

مندرجہ بالا مثال میں، فجی ڈپلیکیٹس کی شناخت "StudentName" کالم میں کی گئی ہے۔ 'find_fuzzy_duplicates' فنکشن سٹرنگز کے ہر جوڑے کا استعمال کرتے ہوئے موازنہ کرتا ہے۔ fuzzywuzzy لائبریری کی fuzz.ratio فنکشن، جو Levenshtein فاصلے کی بنیاد پر مماثلت کے اسکور کا حساب لگاتا ہے۔ ہم نے حد کو 70 پر سیٹ کیا ہے، مطلب یہ ہے کہ 70 سے زیادہ میچ ریشو والا کوئی بھی نام ایک مبہم قدر سمجھا جائے گا۔ مبہم اقدار کی نشاندہی کرنے کے بعد، ہم "ڈپلیکیٹس کو ہینڈلنگ" کے عنوان سے سیکشن میں بیان کردہ طریقہ استعمال کرتے ہوئے ان کا نظم کر سکتے ہیں۔

ٹائم سیریز ڈیٹا ڈپلیکیٹس کو ہینڈل کرنا

نقلیں اس وقت ہو سکتی ہیں جب ایک ہی ٹائم اسٹیمپ پر متعدد مشاہدات ریکارڈ کیے جائیں۔ اگر مناسب طریقے سے سنبھالا نہ جائے تو یہ اقدار متعصبانہ نتائج کا باعث بن سکتی ہیں۔ ٹائم سیریز ڈیٹا میں ڈپلیکیٹ اقدار کو ہینڈل کرنے کے چند طریقے یہ ہیں۔

  • بالکل درست ڈپلیکیٹس چھوڑنا: اس طریقہ میں، ہم استعمال کرتے ہوئے ایک جیسی قطاروں کو ہٹاتے ہیں۔ drop_duplicates پانڈوں میں تقریب
  • مختلف اقدار کے ساتھ ڈپلیکیٹ ٹائم اسٹیمپ: اگر ہمارے پاس ایک ہی ٹائم اسٹیمپ لیکن مختلف اقدار ہیں، تو ہم ڈیٹا کو جمع کر سکتے ہیں اور اس کا استعمال کرتے ہوئے مزید بصیرت حاصل کر سکتے ہیں۔ groupby()، یا ہم سب سے حالیہ قدر منتخب کر سکتے ہیں اور دوسروں کو استعمال کرکے ہٹا سکتے ہیں۔ drop_duplicates() کے ساتھ keep پیرامیٹر 'آخری' پر سیٹ کیا گیا۔

ڈپلیکیٹ انڈیکس ویلیوز کو ہینڈل کرنا

ڈپلیکیٹ انڈیکس ویلیو کو ایڈریس کرنے سے پہلے، آئیے پہلے اس بات کی وضاحت کریں کہ پانڈوں میں انڈیکس کیا ہے۔ ایک انڈیکس ایک منفرد شناخت کنندہ ہے جو ڈیٹا فریم کی ہر قطار کو تفویض کیا گیا ہے۔ پانڈا ڈیفالٹ کے لحاظ سے صفر سے شروع ہونے والا عددی انڈیکس تفویض کرتا ہے۔ تاہم، ایک اشاریہ کسی بھی کالم یا کالم کے امتزاج کو تفویض کیا جا سکتا ہے۔ انڈیکس کالم میں ڈپلیکیٹس کی شناخت کرنے کے لیے، ہم استعمال کر سکتے ہیں۔ duplicated() اور drop_duplicates() افعال، بالترتیب. اس سیکشن میں، ہم دریافت کریں گے کہ انڈیکس کالم میں ڈپلیکیٹس کو کیسے ہینڈل کیا جائے۔ reset_index().

جیسا کہ اس کے نام سے ظاہر ہوتا ہے ، reset_index() پانڈوں میں فنکشن ڈیٹا فریم کے انڈیکس کو دوبارہ ترتیب دینے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ درخواست دیتے وقت reset_index() فنکشن، موجودہ انڈیکس کو خود بخود رد کر دیا جاتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ انڈیکس کی ابتدائی قدریں ختم ہو جاتی ہیں۔ کی وضاحت کرتے ہوئے drop پیرامیٹر کے طور پر False میں reset_index() فنکشن، ہم انڈیکس کو ری سیٹ کرتے ہوئے اصل انڈیکس ویلیو کو برقرار رکھ سکتے ہیں۔

یہاں استعمال کرنے کی ایک مثال ہے۔ reset_index():

import pandas as pd data = { 'Score': [45, 65, 76, 44, 39, 45]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['Mark', 'Ali', 'Bob', 'John', 'Johny', 'Mark']) df.reset_index(inplace=True)
print(df)

: پیداوار

 index Score
0 Mark 45
1 Ali 65
2 Bob 76
3 John 44
4 Johny 39
5 Mark 45

بہترین طریقوں

  • ڈپلیکیٹ ڈیٹا کی نوعیت کو سمجھیں۔: کوئی بھی اقدام کرنے سے پہلے، یہ سمجھنا بہت ضروری ہے کہ ڈپلیکیٹ اقدار کیوں موجود ہیں اور وہ کیا نمائندگی کرتی ہیں۔ اصل وجہ کی شناخت کریں اور پھر ان سے نمٹنے کے لیے مناسب اقدامات کا تعین کریں۔

  • ڈپلیکیٹس کو سنبھالنے کے لیے ایک مناسب طریقہ منتخب کریں۔: جیسا کہ پچھلے حصوں میں زیر بحث آیا، نقل کو ہینڈل کرنے کے متعدد طریقے ہیں۔ آپ جو طریقہ منتخب کرتے ہیں اس کا انحصار ڈیٹا کی نوعیت اور تجزیہ پر ہوتا ہے جسے آپ انجام دینا چاہتے ہیں۔

  • نقطہ نظر کو دستاویز کریں۔: ڈپلیکیٹ اقدار کا پتہ لگانے اور ان کو حل کرنے کے لیے عمل کو دستاویز کرنا ضروری ہے، جس سے دوسروں کو سوچنے کے عمل کو سمجھنے کی اجازت دی جائے۔

  • احتیاط برتیں: جب بھی ہم ڈیٹا کو ہٹاتے یا اس میں ترمیم کرتے ہیں، ہمیں اس بات کو یقینی بنانا چاہیے کہ ڈپلیکیٹس کو ختم کرنے سے تجزیہ میں غلطیاں یا تعصب نہیں آتا ہے۔ سنٹی ٹیسٹ کروائیں اور ہر عمل کے نتائج کی توثیق کریں۔

  • اصل ڈیٹا کو محفوظ رکھیں: ڈیٹا پر کوئی بھی آپریشن کرنے سے پہلے اصل ڈیٹا کی بیک اپ کاپی بنائیں۔

  • مستقبل کی نقلیں روکیں۔: مستقبل میں ڈپلیکیٹس کو ہونے سے روکنے کے لیے اقدامات کو نافذ کریں۔ اس میں ڈیٹا انٹری کے دوران ڈیٹا کی توثیق، ڈیٹا صاف کرنے کے معمولات، یا انفرادیت کو نافذ کرنے کے لیے ڈیٹا بیس کی رکاوٹیں شامل ہو سکتی ہیں۔

فائنل خیالات

ڈیٹا کے تجزیہ میں، ڈپلیکیٹ اقدار کو ایڈریس کرنا ایک اہم قدم ہے۔ ڈپلیکیٹ اقدار غلط نتائج کا باعث بن سکتی ہیں۔ ڈپلیکیٹ اقدار کی شناخت اور ان کا موثر طریقے سے انتظام کرکے، ڈیٹا تجزیہ کار درست اور اہم معلومات حاصل کر سکتے ہیں۔ مذکورہ تکنیکوں کو نافذ کرنا اور بہترین طریقوں پر عمل کرنا تجزیہ کاروں کو اپنے ڈیٹا کی سالمیت کو محفوظ رکھنے اور اس سے قیمتی بصیرت حاصل کرنے کے قابل بنائے گا۔

ٹائم اسٹیمپ:

سے زیادہ Stackabuse