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外键合并（Foreign Key Merge）
外键合并是指在数据库或者数据表中，通过共同的外键将多个数据表合并在一起的操作。在 Excel 表格中，我们可以使用外键来将多个表格合并，类似于数据库中的关联操作。
步骤一：导入必要的库
首先，我们需要导入 Pandas 库。
import pandas as pd
步骤二：加载数据表格
在实际项目中，您可能有多个 Excel 表格，每个表格包含不同的信息。首先，我们需要加载这些表格并存储在 Pandas 的 DataFrame 中。
# 假设我们有两个表格，分别为 orders.xlsx 和 customers.xlsx
orders_df = pd.read_excel('orders.xlsx')
customers_df = pd.read_excel('customers.xlsx')
步骤三：理解数据表格
在进行合并之前，我们需要了解两个表格中的数据结构和字段。确保这两个表格至少有一个共同的外键（例如，订单表格中的客户 ID 字段和客户表格中的 ID 字段）。
步骤四：合并数据表格
在这一步骤中，我们将使用 Pandas 的 merge() 函数来合并数据表格。
# 假设客户表格中的外键字段名为 'CustomerID'，订单表格中的外键字段名为 'CustomerID'
merged_df = pd.merge(orders_df, customers_df, on='CustomerID', how='inner')
在上面的代码中，我们使用了 merge() 函数将 orders_df 和 customers_df 进行了内连接合并，以共同的 ‘CustomerID’ 字段为依据。您还可以尝试其他合并方式，如左连接 (how='left')、右连接 (how='right') 或外连接 (how='outer')，具体选择取决于您的需求。
步骤五：保存合并后的结果
合并完成后，您可以将结果保存为一个新的 Excel 文件，以便进一步处理或分享。
# 将合并后的结果保存为一个新的 Excel 文件
merged_df.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)
以上代码将合并后的 DataFrame 保存为名为 “merged_data.xlsx” 的 Excel 文件。
实战项目示例
假设有两个 Excel 表格 orders.xlsx 和 customers.xlsx，数据如下：
orders.xlsx:
| OrderID | Product | CustomerID |
|---|---|---|
| 1 | Laptop | 101 |
| 2 | Smartphone | 102 |
| 3 | Tablet | 103 |
customers.xlsx:
| CustomerID | Name | |
|---|---|---|
| 101 | John | john@example.com |
| 102 | Emily | emily@example.com |
| 103 | Michael | michael@example.com |
现在，我们将使用上述代码将这两个表格合并，并将结果保存为一个新的 Excel 文件。
import pandas as pd# 加载数据表格
orders_df = pd.read_excel('orders.xlsx')
customers_df = pd.read_excel('customers.xlsx')# 合并数据表格
merged_df = pd.merge(orders_df, customers_df, on='CustomerID', how='inner')# 保存合并后的结果
merged_df.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)
合并后的结果 merged_data.xlsx:
| OrderID | Product | CustomerID | Name | |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Laptop | 101 | John | john@example.com |
| 2 | Smartphone | 102 | Emily | emily@example.com |
| 3 | Tablet | 103 | Michael | michael@example.com |
以上代码展示了如何使用 Pandas 和 Python 实现 Excel 表格的外键合并。可以根据实际项目中的需求进行更复杂的合并操作和数据处理。