查看存在冗余 数据的是哪几行（返回 ID 值），删除这些行，删除后再次查 看存在冗余数据的是哪几行（返回 ID 值）

查看存在冗余数据的行，需要根据具体数据表结构以及定义的冗余数据标准，使用 SQL 查询语句实现。例如，如果定义冗余数据是重复的行，可以使用以下语句：

SELECT id FROM table_name
GROUP BY column1, column2, ...
HAVING COUNT(*) > 1;

上面的语句将会返回 id 值，表示存在冗余数据的行。

删除这些行，可以使用以下语句：

DELETE FROM table_name
WHERE id IN (
  SELECT id FROM (
    SELECT id, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY column1, column2, ... ORDER BY id) AS row_num
    FROM table_name
  ) t
  WHERE t.row_num > 1
);

再次查看存在冗余数据的行，可以使用上面查询存在冗余数据的语句。

相关问题

pandas查看存在冗余 数据的是哪几行（返回 ID 值），删除这些行，删除后再次查 看存在冗余数据的是哪几行（返回 ID 值）

首先，查看存在冗余数据的行可以使用 Pandas 的 drop_duplicates() 方法。使用这个方法后，Pandas 会返回一个新的数据帧，其中不存在冗余数据。

以下是代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据帧
df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Tom', 'Jane', 'Tom', 'Jane']})

# 查看存在冗余数据的行，并删除
df = df.drop_duplicates()

# 返回删除冗余数据后的 ID 值
print(df['ID'].values)

输出：

[1 2 4 5]

上面的代码表示，删除冗余数据后，ID 值为 1，2，4，5 的行仍然存在，而 ID 值为 3 和 6 的行已经被删除了。

什么是数据冗余?数字图像中存在哪几种冗余? 各有何特点? 如何减少或消除?

数据冗余是指在数据中存在无用信息或重复表示了其他已经表示过的信息的情况。在数字图像中，存在以下几种冗余：

1. 空间冗余：图像内部相邻像素之间存在较强的相关性，造成了空间冗余。这种冗余可以通过图像压缩算法中的空间域压缩方法来减少或消除。

2. 时间冗余：视频图像序列中的不同帧之间存在相关性，造成了时间冗余。这种冗余可以通过视频压缩算法中的时间域压缩方法来减少或消除。

3. 视觉冗余：是指人眼不能感知或不敏感的那部分图像信息。由于人眼对某些细节不敏感，因此可以通过减少图像中的细节信息来减少视觉冗余。

4. 信息熵冗余：也称为编码冗余，如果图像中平均每个像素使用的比特数大于该图像的信息熵，则图像中存在冗余。这种冗余可以通过图像压缩算法中的编码压缩方法来减少或消除。

5. 结构冗余：是指图像中存在很强的纹理结构或自相似性。由于图像中的纹理结构或自相似性可以通过更简洁的方式来表示，因此可以通过图像压缩算法中的结构域压缩方法来减少或消除。

6. 知识冗余：是指在某些图像中还包含与某些验证知识有关的信息。这种冗余可以通过图像处理算法中的知识提取方法来减少或消除。

为了减少或消除数据冗余，可以使用图像压缩算法来对图像进行压缩。常用的图像压缩算法包括无损压缩算法（如Huffman编码、LZW编码）和有损压缩算法（如JPEG、JPEG2000）。这些算法可以根据不同的冗余类型和特点来选择合适的压缩方法，从而减少图像的冗余度。