合并具有不同模式或结构的数据集需要对齐数据格式、解决不一致性以及合并相关信息。首先分析两个模式，以识别重叠字段、不匹配的数据类型或缺失的列。例如，如果一个数据集使用“customer_id”作为整数，而另一个数据集使用“user_id”作为字符串，则需要标准化命名和类型。使用模式映射创建一个统一的结构——这可能涉及重命名列、转换数据类型（例如，将字符串日期转换为 datetime 对象）或为缺失数据创建占位符列。Python 中的 Pandas 或 SQL 的 ALTER TABLE 等工具可以帮助自动化这些转换。
接下来，根据数据集之间的关系确定合并策略。如果合并行（例如，追加来自不同地区的销售记录），请确保所有列都存在于两个数据集中——使用默认值（如 NaN 或 0）填充缺失值。对于关系型连接表（例如，将订单链接到客户），即使键具有不同的名称或格式，也请使用键。例如，如果数据集 A 使用“order_number”，而数据集 B 使用“order_id”，则将它们映射到一个公共键。当数据类型冲突时，例如在一个数据集中将 ZIP 代码存储为文本，而在另一个数据集中存储为整数，则将两者都转换为一致的格式。像 PySpark 的 withColumn 或 Pandas 的 astype() 这样的库简化了这些转换。
最后，验证合并后的数据集。检查重复项、不匹配的键或意外的数据丢失。例如，在合并来自两个系统的客户地址后，通过抽样条目来验证所有记录是否正确对齐。使用自动化测试来确保数值范围（例如，日期落在有效期间内）或分类值（例如，“USA”与“United States”）是一致的。像 Great Expectations 这样的工具或自定义 Python 脚本可以标记异常。如果模式差异很大，请考虑将数据暂存在中间格式（例如，Parquet）中，或者使用 schema-on-read 方法（如在 Apache Spark 中）来处理灵活性。记录所有转换，以便为将来的更新保持清晰。