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如何使用简单有效的方式合并两个数据集？

您是否也有大型数据集，并想了解如何合并两个数据集而不丢失数据或进行操作？如果是，那么这是确认您的查询并为您提供组合两个数据集的最简单但有用的方法的正确页面。

因此，无论是分析数据还是制作报告，合并数据集都是首要的，也是最关键的步骤之一。因此，它不仅仅是复制和粘贴字段，而是实际上组合从不同来源提取的信息，以获得清晰的图片并更好地理解整个数据集。

此外，用户以不同的格式提取数据集。然而，最常用的是 CSV（逗号分隔值），因为它易于阅读、兼容不同工具的导入、易于编辑、易于存储在设备上，并且是管理表格形式数据的最佳选择。

因此，事不宜迟，让我们深入研究主要解决方案，并探索如何准确合并两个数据集的多种解决方案。

为什么用户搜索如何合并两个数据集？

有多种原因促使人们寻求一种组合两个数据集的方法，因为它在商业智能、机器学习、数据分析、研究等领域发挥着至关重要的作用。因此，合并数据集最显着的好处如下：

  • 合并两个数据集的输出为用户提供了统一视图不同来源的信息集中在一个文件中。这节省了时间并使分析过程更加容易。
  • 并非每个数据集都是干净的或经过处理的，这就是用户想要合并两个数据集的原因。这会清理数据并准备好透明地分享见解。
  • 组合数据集导致总结一段时间内收集的数据，通常被发现分为不同的领域。
  • 如何合并两个数据集的解决方案还可以帮助用户轻松进行 A/B 测试并比较信息以做出结果数据驱动决策。
  • 最后但并非最不重要的一点是，大众用户还希望学习组合两个数据集的过程，因为它是一个要求技能很多招聘人员都在寻找。

另请阅读：什么是机器学习中的数据集？

如何使用 Excel 合并两个数据集？

使用 Excel 合并两个数据集的传统方法有多种。因此，要了解如何轻松执行此操作，请遵循以下部分中共享的方法。

方法 1：按行连接两个数据集

合并数据集的第一种方法是基于行。因此，要在 Excel 中合并两个数据集的行，请按照以下步骤操作：

参见：将 WMF 转换为 XLS 的有效且高效的解决方案

  1. 首先，在 Excel 中打开两个数据集。
  2. 现在，请确保两个 CSV 数据集文件具有相同的列标题以及各自的顺序。
  3. 下一个，转到第二个数据集文件和选择完整数据除了标题行。
  4. 一旦选定，复制它并转到第一个数据集文件。
  5. 然后，滚动到该文件的底部并仅将复制的数据粘贴到最后一行下方。
  6. 此外，单击数据选项卡从功能区中搜索删除重复项选项。
  7. 此后，选择重复数据你想删除。这将清理和处理要专业使用的文件。
  8. 最后，保存文件使用新名称，您就完成了合并两个数据集的任务。

笔记：仅当两个数据集具有相同的列结构时，此解决方案才会给出适当的结果。

方法 2：按列合并两个数据集

下面提到了如何在Excel中按列合并两个数据集的另一种解决方案。当数据集具有不同列但相关数据时，此方法效果最佳。快速阅读执行此操作的步骤并严格遵循它们。

  1. 开始于打开两个数据集您想在 Excel 中合并。
  2. 现在，只需找到公共列即可在两个数据集中。
  3. 下一个，在第一个数据集中创建一个新列从您要合并数据的位置。
  4. 一旦完成，应用VLOOKUP从第二个数据集中获取数据。
  5. 因此，给出公式=VLOOKUP(A2, Sheet2!A:B, 2, FALSE)。
  6. 更远，将公式拖到底部将其应用到完整的数据集。
  7. 验证后，只需复制 VLOOKUP 公式，然后使用“选择性粘贴”>“值”。
  8. 这将将输出修复为已处理的数据集。
  9. 最后，保存文件在您的系统上成功合并 Excel 中的两个数据集。

笔记：这里，A2 是第一个数据集中带有键的单元格，Sheet2!A:B 表示第二个数据集中进行查找的范围，2 是从第二个数据集中返回的数据的列号，FALSE 表示需要精确匹配。

警报：在此方法中，不能有多余的空格、拼写错误或不匹配的情况，因为这可能会导致错误的输出。

如何在Python中合并两个数据集？

如何合并两个数据集的最突出的解决方案是使用 Python 中的 pandas 库。快速步骤如下：

  1. 首先，打开命令提示符在您的系统上。
  2. 在给定字段中，输入pip install pandas。
  3. 现在，运行 Python 代码编辑器并创建一个名为“merge_datasets.py”。
  4. 下一个，粘贴代码,
    import pandas as pd  # pandas helps work with CSVs
    # Load both datasets
    df1 = pd.read_csv("dataset1.csv")
    df2 = pd.read_csv("dataset2.csv")
    # Merge by rows (same columns)
    merged = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
    merged.to_csv("merged_dataset.csv", index=False)
    # OR - Merge by columns (using a shared ID)
    # merged = pd.merge(df1, df2, on="ID", how="inner")
    # merged.to_csv("merged_dataset.csv", index=False)
  5. 更远，保存文件作为 merge_datasets.py。
  6. 之后，在 CMD 中，给出合并数据集的路径。
    示例 cd C:\Users\YourName\Documents\filename
  7. 一旦完成，打开输出通过运行脚本Python merge_datasets.py.

笔记：要在 Python 中执行此过程以合并两个数据集，用户必须拥有 Python、代码编辑器、对两个数据集的访问权限，并安装 Pandas 库。

为什么合并两个数据集的手动方式不可靠？

  • 用户必须具备丰富的编码知识请按照以下步骤操作。
  • 这数据丢失的风险这些传统解决方案中的或改变非常高。
  • 这些组合两个数据集的解决方案是容易出错。

合并两个数据集的专业解决方案

如何组合两个数据集的传统方法有多种局限性，这就是为什么专家总是依赖专业的解决方案，例如BitRecover CSV 数据集合并工具。它易于使用，支持批量操作，并以最小的资源消耗提供适当的输出。该解决方案最好的一点是，它经过了数据分析师、机器学习工程师、企业主等行业专业人士的尝试、测试和高度使用。

结论

在这篇博文中，我们分享了如何使用手动和专业方法组合两个数据集的多种解决方案。因此，在了解它们之后，很明显自动化实用程序远远优于传统解决方案。因此，pro工具可以在几个步骤内确保高质量的输出，而手动方式则复杂且对于共享重要数据不太可靠。

阅读下一篇：使用 JSON 创建数据集的快速指南

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