Python可通过内置集合转换、字典键映射、第三方Pandas矢量化计算以及分布式框架四种主流方法统计不重复数据条数，不同方法在时间复杂度、内存占用和适用场景上存在差异，开发人员可根据数据量级与合规需求选择适配方案，结合协作工具同步处理任务保障结果可追溯，未来将融合隐私计算技术实现合规高效的去重统计

这篇文章围绕Python分类汇总统计去重展开，介绍了核心应用场景与现存痛点，详细阐述了三种主流技术路径并进行了对比分析，结合Gartner和Forrester的行业报告数据佐证了去重统计的价值，给出了高频场景的实操方案以及结果验证和优化策略，自然植入了PingCode作为研发项目数据管理的协作工具，最后对Python分类汇总去重统计的未来发展趋势做出预测，指出AI大模型将推动其向自动化方向发展。