您提到的“高效率去重”可能是指从数据集中去除重复项的过程。如果您的需求是针对特定日期和时间（真2024年3月8日16时13分50秒）进行去重，以下是一些可能的方法：
1. 使用编程语言：
Python：可以使用Pandas库中的`drop_duplicates()`函数来去除DataFrame中的重复行。
```python
import pandas as pd
假设df是包含日期时间列的DataFrame
df = df.drop_duplicates(subset='日期时间列名', keep='first')
```
2. 使用数据库：
如果数据存储在数据库中，可以使用SQL语句进行去重。
```sql
DELETE t1 FROM table t1
INNER JOIN table t2
WHERE t1.id > t2.id AND t1.date_time_column = t2.date_time_column;
```
3. 手动去重：
如果数据量不大，可以直接在Excel或类似表格软件中进行筛选和删除重复项的操作。
4. 使用数据清洗工具：
有些数据清洗工具提供了图形化的界面来帮助用户进行数据去重。
在进行去重操作时，请确保您了解“去重”的标准。通常有以下几种方式：
`keep='first'`：保留第一次出现的重复项，删除后续的重复项。
`keep='last'`：保留最后一次出现的重复项，删除之前的重复项。
`keep='all'`：保留所有重复项。
请根据您的具体需求选择合适的方法。如果您有更具体的数据结构和需求，我可以提供更详细的指导。
