Here is an example code block for normalizing a database table in Python using the Pandas library:

sql

import pandas as pd

# Load the data into a pandas dataframe
df = pd.read_csv("data.csv")

# Drop any duplicates in the dataframe
df = df.drop_duplicates()

# Create a list of tables based on the dataframe
tables = [df]

# Function to normalize a table
def normalize_table(table):
  # Split the table into smaller tables based on the relationships between the columns
  tables = []
  for column in table.columns:
    # Create a new table for each unique value in the column
    unique_values = table[column].unique()
    for value in unique_values:
      new_table = table[table[column] == value]
      new_table = new_table.drop(column, axis=1)
      tables.append(new_table)

  return tables

# Normalize each table in the list
for table in tables:
  tables = tables + normalize_table(table)

# Write the normalized tables to separate CSV files
for i, table in enumerate(tables):
  table.to_csv(f"table_{i}.csv", index=False)
นี่คือบล็อกโค้ดตัวอย่างสำหรับการปรับตารางฐานข้อมูลให้เป็นมาตรฐานใน Python โดยใช้ไลบรารี Pandas: sql นำเข้า pandas เป็น pd # โหลดข้อมูลลงใน pandas dataframe df = pd.read_csv("data.csv") # วางข้อมูลที่ซ้ำกันใน dataframe df = df.drop_duplicates() # สร้างรายการตารางตามตาราง dataframe = [df] # ฟังก์ชั่นเพื่อทำให้ตารางเป็นมาตรฐาน def Normalize_table(table): # แบ่งตารางออกเป็นตารางเล็ก ๆ ตามความสัมพันธ์ระหว่างคอลัมน์ตาราง = [] สำหรับคอลัมน์ใน table.columns: # สร้างตารางใหม่สำหรับแต่ละค่าที่ไม่ซ้ำกันในคอลัมน์ Unique_values = table[column].unique() สำหรับค่าใน Unique_values: new_table = table[table[column] == value] new_table = new_table.drop(column, axis=1) tables.append(new_table) return tables # ทำให้แต่ละตารางในรายการเป็นมาตรฐานสำหรับตารางในตาราง: tables = tables + Normalize_table(table) # เขียนตารางที่ทำให้เป็นมาตรฐานเพื่อแยกไฟล์ CSV สำหรับ i, ตารางในรูปแบบแจกแจง (ตาราง): table.to_csv(f"table_{i}.csv", index=False)
spam lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor creativity violence