数据库中,数据中大部分学者都有唯一的ID,但也存在部分学者有多个ID的现象,需要将学者ID进行统一,同学校、同姓名即视为同一人;(单独抽取学者ID、学者姓名、单位信息,然后根据姓名进行统计,获取存在同名现象的记录,单独提取出来,然后人工判断下,是否为同一学者)
时间: 2024-03-26 12:39:06 浏览: 18
假设我们已经从数据库中获取了学者信息的数据表,包括学者ID、姓名和单位等信息,存储在一个名为scholars的数据表中,我们可以按照以下步骤将同名学者的ID进行统一:
```python
import pandas as pd
# 读取学者信息数据表
scholars = pd.read_csv('scholars.csv')
# 按照姓名进行分组,统计每个姓名对应的ID数量和单位数量
name_counts = scholars.groupby('姓名').agg({'学者ID': 'nunique', '单位': 'nunique'})
name_counts.reset_index(inplace=True)
# 提取存在同名现象的记录
same_name = name_counts[name_counts['学者ID'] > 1]
# 逐一处理同名学者的ID
for name in same_name['姓名']:
same_name_scholars = scholars[scholars['姓名'] == name]
same_name_scholars_ids = same_name_scholars['学者ID'].unique()
same_name_schools = same_name_scholars['单位'].unique()
# 人工判断是否为同一学者,如果是,则将ID进行统一
unified_id = '统一后的ID'
scholars.loc[scholars['学者ID'].isin(same_name_scholars_ids), '学者ID'] = unified_id
```
首先,我们按照姓名进行分组,统计每个姓名对应的ID数量和单位数量,然后提取存在同名现象的记录。对于同名学者的情况,我们可以先将所有同名学者的ID和单位提取出来,然后人工判断是否为同一学者。如果是,则将所有ID进行统一,即将所有ID都替换为统一后的ID。最后,我们可以将处理后的学者信息保存回数据库中。