数据整合，如何高效地将多个表格合并为一个？怎样把三个表格的数据汇总

欧气 2025年04月08日 20:16 1 0

在数据分析过程中,我们常常需要将多个数据源或不同时间点的数据集进行整合，以便于更全面地了解业务状况、做出明智的决策，本文将详细介绍如何通过Python中的Pandas库来高效地将多个Excel表格合并为一个统一的表格。

准备工作

确保你已经安装了pandas和openpyxl这两个Python库，如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

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pip install pandas openpyxl

我们需要加载每个Excel文件中的数据到DataFrame中,这里以两个示例Excel文件为例：

import pandas as pd
# 加载数据1
df1 = pd.read_excel('data1.xlsx')
# 加载数据2
df2 = pd.read_excel('data2.xlsx')

在进行合并之前,需要对数据进行一些必要的预处理工作，如处理缺失值、统一列名等。

对于可能存在的缺失值,我们可以选择填充或者删除它们，使用均值填充数值型列，使用字符串"未知"或其他标记填充分类变量。

# 填充缺失值
df1.fillna(value='未知', inplace=True)
df2.fillna(value='未知', inplace=True)

如果不同的Excel文件中有相同的字段名称但含义不同,需要进行重命名以确保一致性。

# 重命名列名
df1.rename(columns={'姓名': 'Name'}, inplace=True)
df2.rename(columns={'姓名': 'Name'}, inplace=True)

现在我们已经完成了数据的预处理,接下来就可以开始合并这些表格了，常用的合并方法包括：

内连接会返回两个DataFrame中都存在的行。

数据整合，如何高效地将多个表格合并为一个？怎样把三个表格的数据汇总

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# 内连接
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner')

外连接会返回所有行的组合,即使某些行只在其中一个DataFrame中出现。

# 外连接
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer')

左连接保留左侧DataFrame的所有行,而右连接则保留右侧DataFrame的所有行。

# 左连接
left_merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='left')
# 右连接
right_merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='right')

最后一步是将合并后的数据保存回一个新的Excel文件中。

# 保存合并后的数据到新的Excel文件
merged_df.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)

通过上述步骤,我们成功地将多个Excel表格合并成了一个统一的表格，这种方法不仅提高了数据处理效率，还便于后续的分析和报告生成，未来可以考虑进一步优化代码以提高性能，比如批量读取多个文件或者并行处理数据等。

掌握好Pandas库的功能和方法,可以极大地提升我们的工作效率和分析能力，希望这篇文章能帮助你更好地完成类似的数据整合任务！