向InfluxDB写入时序数据前重复数据检测失效问题求助

各位好，我现在遇到个头疼的问题：我需要把pandas DataFrame里的时序数据写入InfluxDB的Bucket，核心要求是写入每一行数据前先检查它是否已经存在于Bucket中，避免重复写入，但目前我的程序完全没法检测到已存在的重复数据——每次重复运行程序，本该触发的“检测到重复数据”提示根本不会出现，数据还是会被重复写入。

先给大家看一下我的数据源格式（DataFrame样例）：

epoch,open,high,low,close,volume
1332374520.0,2.341,2.341,2.341,2.341,1.0
1332374700.0,2.343,2.343,2.343,2.343,1.0
1332374940.0,2.344,2.344,2.344,2.344,1.0
1332375420.0,2.344,2.344,2.344,2.344,2.0
1332375660.0,2.344,2.344,2.344,2.344,2.0
1332376080.0,2.344,2.344,2.344,2.344,1.0

这里的epoch是时间戳，是我判断数据是否重复的核心标识（理论上同一时间戳的行数据应该是唯一的）。

下面是我当前程序的开头部分（后面的逻辑主要是遍历DataFrame、尝试写入，但重复检测的逻辑没生效）：

import os
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
from influxdb_client import InfluxDBClient, Point, WriteOptions
from influxdb_client.client.write_api import SYNCHRONOUS
# 后面的代码主要是初始化客户端、遍历DataFrame行、尝试检测重复后写入，但检测逻辑没起作用

我原本的思路是针对每一行的epoch时间戳，去InfluxDB里查询是否存在对应的数据点，但要么是查询逻辑写得有问题，要么是判断条件不对，导致完全没检测到重复。有没有大佬能指点一下：

• 正确的重复数据检测逻辑应该怎么写？
• 有没有更高效的方式（比如批量检测，而不是逐行查）来避免重复写入？

麻烦大家帮忙看看，谢谢！

备注：内容来源于stack exchange，提问作者p.luck