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）
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)