合并来自不同来源或格式的数据集主要涉及三个步骤：理解数据结构、清洗/转换数据以及合并。首先，确定每个数据集的模式、文件格式（CSV、JSON、SQL 表）和唯一标识符。例如，一个数据集可能使用 ISO 格式的时间戳，而另一个使用 Unix 时间。要对齐这些，需要转换数据类型并解决不一致之处。诸如 Python 的 pandas 或 PySpark 等工具可用于以编程方式检查模式。如果一个数据集存储在 PostgreSQL 数据库中，而另一个存储在 CSV 文件中，您首先需要将两者提取到一个通用环境（如 DataFrame）中以分析其结构。
接下来，清洗并转换数据以确保兼容性。这包括处理缺失值、标准化单位和重命名列。例如，如果一个数据集将“国家”列为“US”，而另一个使用“United States”，则需要将它们映射为一致的格式。日期格式（MM/DD/YYYY 与 DD-MM-YYYY）和数字表示（小数点用逗号还是句号）是常见的痛点。对于简单的转换，可以使用 pandas 等库；对于大型数据集，可以使用 OpenRefine 等工具。如果合并 JSON 和 XML 数据，请将两者转换为表格格式（例如 CSV）或将其解析为字典/对象以便进行编程对齐。
最后，使用键或索引合并数据集。对于关系型数据，可以在共享列（如用户 ID 或时间戳）上使用连接（内连接、左连接等）。如果数据集缺乏共同的键，可以考虑拼接行（当模式匹配时）或对文本字段使用模糊匹配。例如，合并来自 API (JSON) 和旧系统 (CSV) 的客户数据时，可能需要在确保电子邮件地址都转换为小写并去除空格后，通过电子邮件地址进行连接。诸如 pandas.merge() 或 SQL JOIN 操作等工具可以简化此步骤。始终通过检查行数、空值和样本记录来验证合并后的数据集，以确保准确性。使用脚本或管道（例如 Apache Airflow）自动化此工作流程，以实现可重复性。