数据库版本不支持row-number，怎么将两个条码的数据合并，并根据barcode字段去重，保留最新的一条记录。其中，ROW_NUMBER()函数会给每条记录打上序号，按照时间倒序排列，保留最新的一条记录。最后，通过WHERE条件过滤掉序号不为1的记录，只保留最新的记录。

如果数据库版本不支持ROW_NUMBER()函数，可以使用子查询的方式来实现。

假设有一张表叫做barcode_data，其中包含barcode和其他字段。要将两个条码的数据合并，并根据barcode字段去重，保留最新的一条记录，可以使用以下SQL语句：

SELECT t1.barcode, t1.field1, t1.field2, t1.field3
FROM barcode_data t1
INNER JOIN (
    SELECT barcode, MAX(date) as maxDate
    FROM barcode_data
    GROUP BY barcode
) t2 ON t1.barcode = t2.barcode AND t1.date = t2.maxDate

这个SQL语句首先使用子查询找出每个条码的最新日期，然后通过INNER JOIN将原始表格与子查询的结果合并。最后，通过WHERE条件过滤掉非最新的记录，只保留每个条码的最新记录。

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python dataframe对BarCode列去重，保留第一次出现的数据

您可以使用 Pandas 库中 DataFrame 的 drop_duplicates() 方法来对 BarCode 列去重并保留第一次出现的数据，示例如下：

import pandas as pd

# 假设您的数据存储在名为 df 的 DataFrame 中
df.drop_duplicates(subset=['BarCode'], keep='first', inplace=True)

其中，subset 参数指定要去重的列名，keep 参数设置为 'first' 表示保留第一次出现的数据，inplace 参数设置为 True 表示直接在原 DataFrame 上进行修改。