常见的拉取数据去重场景
在日常办公中，经常需要从系统、数据库或多个表格中拉取数据。比如销售部门每月汇总客户订单，人事部门整理员工考勤记录，财务核对报销单据。这些数据来源多样，很容易出现重复项。同一个客户被录入两次，同一条报销记录出现在不同月份的表里，都会影响后续分析的准确性。
这时候，“去重”就成了关键步骤。不是简单地删掉看着一样的行，而是要有逻辑、可复现的方法确保数据干净可靠。
Excel 中快速去重操作
对于大多数办公人员来说，Excel 是最常用的工具。假设你刚从 CRM 系统导出了一份客户名单，发现有不少重复的邮箱地址。可以这样处理：
选中数据区域，点击“数据”选项卡中的“删除重复项”。在弹出窗口中勾选要判断重复的列，比如“邮箱”或“手机号”，确认后系统会自动清理并提示删除了多少条重复内容。
如果不想直接删除，只是标记出来，可以用公式辅助识别。例如在 B2 单元格输入：
=IF(COUNTIF($A$2:A2,A2)>1,"重复","新记录")向下填充后，就能清楚看到每一行是否为首次出现。
利用 Power Query 批量清洗数据
当数据量大、来源复杂时，手动操作效率太低。Power Query（Excel 内置的数据转换工具）更适合批量处理。比如你每周都要整合五个分公司的销售表，每个表结构相同但可能有交叉客户。
把所有表加载到 Power Query 编辑器中，合并查询后，直接选中“客户编号”列，右键选择“删除重复项”，一步完成去重。还能保存查询步骤，下次更新数据时一键刷新，避免重复劳动。
SQL 查询中的去重写法
如果你有权限访问数据库，写 SQL 是更灵活的方式。从表中拉取数据时直接过滤重复，能减少后期处理成本。
常用 DISTINCT 去除完全相同的整行记录：
SELECT DISTINCT 客户姓名, 联系电话 FROM 销售线索表;如果只想保留某字段最新的一条记录，比如按时间取最后一次跟进的记录，可以用 ROW_NUMBER() 窗口函数：
SELECT * FROM (
SELECT *,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY 客户ID ORDER BY 跟进时间 DESC) AS rn
FROM 客户跟进记录
) t
WHERE rn = 1;这个写法按客户 ID 分组，每组内按时间倒序编号，只取编号为 1 的记录，自然就实现了“保留最新”的去重逻辑。
Python 处理大批量数据去重
面对上十万行的数据文件，Excel 可能卡顿甚至崩溃。这时用 Python 配合 pandas 库会更高效。
读取一个 CSV 文件并去重，代码非常简洁：
import pandas as pd
# 拉取数据
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
# 按关键字段去重，保留第一条
df_clean = df.drop_duplicates(subset=['订单号'], keep='first')
# 保存结果
df_clean.to_csv('cleaned_sales.csv', index=False)这段代码可以在几分钟内处理百万级数据，适合定期自动化运行。配合定时任务，每天早上自动生成一份无重复的日报数据。
避免重复的根本思路
技术手段能解决已有重复，但更重要的是预防。比如在设计数据收集表单时，设置唯一约束字段，像工号、身份证号、订单编码等不允许重复提交。系统层面加校验，比事后清洗更省力。
另外，统一数据来源入口也很关键。避免各部门各自为政导出再汇总，尽量使用共享数据库或中间表，从源头降低重复概率。