合并多个数据集进行分析通常涉及使用通用标识符或键对齐来自不同来源的数据。该过程首先识别可用于链接跨数据集记录的共享列或字段，例如用户 ID、时间戳或地理编码。对于结构化数据，通常使用 SQL 连接工具（例如，INNER JOIN、LEFT JOIN）或 Python 中 pandas 的 merge() 函数。例如，如果一个 CSV 文件中有客户数据，另一个 CSV 文件中有购买记录，您可以基于共享的 customer_id 列合并它们。然而，模式对齐至关重要：确保列具有一致的名称、数据类型（例如，将字符串转换为日期）和单位（例如，以美元 vs 欧元为单位的货币）。如果数据集缺少直接键，您可能需要创建复合键（例如，组合 date 和 location 字段）或使用模糊匹配进行基于文本的连接（例如，匹配拼写略有不同的产品名称）。
在合并之前，解决不一致和缺失数据。例如，一个数据集可能使用“USA”，而另一个使用“United States”表示国家名称，这需要进行标准化。OpenRefine 或 pandas 的 replace() 方法等工具可以帮助清理分类数据。缺失值可以通过填充平均值、删除不完整的行或标记缺失以便以后审查来处理。如果数据集具有不同的粒度（例如，每日销售额与每月库存），则聚合或分解数据以对齐时间段。例如，使用 pandas 的 resample() 将每日数据转换为月平均值。此外，使用 pandas 中的 drop_duplicates() 或 SQL 中的 DISTINCT 等方法检查重复项，例如重复的客户条目。记录这些预处理步骤可确保可复现性并为协作者提供清晰性。
合并后，验证合并后的数据集。验证行数是否符合预期（例如，如果对两个 10,000 行的数据集执行内连接，结果不应超过 10,000 行）。使用汇总统计或示例记录检查连接错误。例如，确保合并数据中客户的总购买额与其交易历史一致。pytest 等单元测试框架可以自动化数据完整性检查，例如验证关键列中没有 NULL 值。如果合并大型数据集，考虑性能优化，例如在 SQL 中为关键列创建索引或在 Python 中使用 Dask 进行并行处理。最后，记录合并逻辑，包括连接类型和假设，以简化故障排除和未来的更新。例如，注明是否排除了不匹配的记录（内连接）或保留了它们（外连接），以及如何解决冲突（例如，重叠的列）。