Pandasライブラリを使用してPythonのデータベーステーブルを正規化するためのコードブロックの例を示します。

SQL

PDとしてパンダをインポートします

＃データをPandas DataFrameにロードします
df = pd.read_csv（ "data.csv"）

＃データフレームに複製をドロップします
df = df.drop_duplicates（）

＃データフレームに基づいてテーブルのリストを作成する
表= [df]

＃テーブルを正規化する機能
def remormize_table（テーブル）：
  ＃列間の関係に基づいて、テーブルを小さなテーブルに分割します
  表= []
  表の列の場合：columns：
    ＃列に一意の値ごとに新しいテーブルを作成する
    sinque_values = table [column] .unique（）
    sinque_valuesの値について：
      new_table = table [table [column] == value]
      new_table = new_table.drop（列、axis = 1）
      tables.append（new_table）

  テーブルを返します

＃リスト内の各テーブルを正規化します
表のテーブルの場合：
  表=表 + remormize_table（テーブル）

＃正規化されたテーブルを書き込み、CSVファイルを分離します
私の場合、列挙のテーブル（表）：
  table.to_csv（f "table_ {i} .csv"、index = false）
申し訳ありませんが、適切な対応を提供するために追加情報が必要です。

コードの概要は次のとおりです。
このコードブロックは、Pandasライブラリを使用してデータベーステーブルを正規化します。最初にCSVファイルからPandas DataFrame（DF）にデータを読み取り、「drop_duplicates」メソッドを使用して複製を削除します。次に、データフレームからテーブルのリストを作成します。

次に、コードは、テーブルを入力としてテーブルを取り、列間の関係に基づいて小さなテーブルに分割する関数「remormize_table」を定義します。これは、入力テーブルの列を繰り返し、各列に対して繰り返し、列内の各一意の値の新しいテーブルを作成することによって行われます。新しいテーブルは、ループ内の現在の値に基づいて入力テーブルをフィルタリングし、新しいテーブルからのフィルタリングに使用される列を削除することによって作成されます。

最後に、コードは「remormize_table」関数を呼び出し、その出力をテーブルのリストに追加することにより、テーブルのリストの各テーブルを正規化します。次に、正規化されたテーブルは、リスト内のインデックスに基づいて一意の名前を持つCSVファイルを分離するように書き込まれます。