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本内容为日常频繁使用的数据处理操作，不涉及底层技术问题，烦请爱钻牛角的杠精绕行。

本内容尽量简单直白、步骤详细，适合数据分析入门。特别喜欢技术语言的大佬们，可自行跳过。

在上一篇：Python、PowerBI、Excel、MySQL，都能做？搞清楚数据聚合与分箱中

老海简单介绍了数据的分组聚合以及数据分箱操作。有兴趣的可以翻看之前的内容

本期内容介绍数据的多表关联，以及多表联合操作部分，下面我们开始！

数据多表关联

使用Excel时：

• Excel中一般使用VLOOKUP函数来关联不同的表格，特别注意该函数的使用特点

• 有时候VLOOKUP函数，会出现奇葩的BUG现象，尤其注意最后一个参数的选择

SQL：

• MYSQL中通过JOIN的不同方式来进行关联操作，利用关键字段完成表格连接

• 具体的关联方式可以参考下图，无论是哪种SQL语法，基本的关联方式都是类似的
• SQL操作时基本逻辑，主要是指定主表，从表，连接方式和连接字段

使用Power BI时：

• 使用“主页”中的“合并查询”或“将查询合并为新查询”功能

• 处理完成后，点击右上角的左右箭头标志，点击“展开”

• 此时，可以展示出关联后的全部字段情况，当然也可以选择聚合起来。

使用Python时：

• 我们可以使用pandas中的merge函数
• 传入4个参数，第一个是连接的主表，第二个是连接从表，第三个连接的key值，第四个是连接的方式，how为left时表示是左连接。此逻辑与SQL是相同的逻辑表达

数据多表联合

使用Excel时：

• Exce的表格联合合并操作，一般直接使用SHITF + CTRL + 箭头键，来选择数据，然后复制 + 粘贴到最后一行完成。人人都会的操作，这里不再演示了

• 当然也会涉及同一Excel中多个工作表，合并成同一个表格，此时可以考虑使用VBA，参考代码如下：

sub 合并当前目录下所有工作簿的全部工作表() 
dim mypath, myname, awbname 
dim wb as workbook, wbn as string 
dim g as long 
dim num as long 
dim box as string 
application.screenupdating = false 
mypath = activeworkbook.path 
myname = dir(mypath & "\" & "*.xls") 
awbname = activeworkbook.name 
num = 0 
do while myname <> "" 
if myname <> awbname then 
set wb = workbooks.open(mypath & "\" & myname) 
num = num + 1 
with workbooks(1).activesheet 
.cells(.range("a65536").end(xlup).row + 2, 1) = left(myname, len(myname) - 4) 
for g = 1 to sheets.count 
wb.sheets(g).usedrange.copy .cells(.range("a65536").end(xlup).row + 1, 1) 
next 
wbn = wbn & chr(13) & wb.name 
wb.close false 
end with 
end if 
myname = dir 
loop 
range("a1").select 
application.screenupdating = true 
msgbox "共合并了" & num & "个工作薄下的全部工作表。如下：" & chr(13) & wbn, vbinformation, "提示" 
end sub

使用SQL时：

• UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。
• 其中union相关操作分为union和union all两种。
• 二者通常用于将两份含有同样字段的数据纵向拼接起来的场景。但前者会进行去重

• 请注意，UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。
• 列必须拥有相似的数据类型。同时每条 SELECT 语句中的列的顺序必须相同

使用Power BI时：

• 在“主页”中选择“追加查询”或“将查询追加为新查询”的功能

• 选择追加表格的数量，可以追加更多的表格，按照行的顺序进行合并操作

• 追加的表格可以是字段相同的，也可以是字段不同的情况

使用Python时：

• 在pandas中一般使用.concat方法来进行数据联合操作，通过参数axis还可以通过合并联合的方式，比如默认为0时，是按照行的方向，当设置为1时，是按照列的方向进行。

本系列文章：

第一篇：Excel、SQL、PowerBI、Python，谁更强大？数据工具终极对比 上篇

第二篇：数据查询与筛选：Excel、SQL、PowerBI、Python，比比谁更快

第三篇：数据更新删除与排序：横向对比 Python、PowerBI、Excel、MySQL

第四篇：Python、PowerBI、Excel、MySQL，都能做？搞清楚数据聚合与分箱

写在最后

OK，限于篇幅和时间，本篇内容先到这里了，这是本系列的第五篇，还剩最后1篇。

欢迎关注后续内容，涉及存储与导出等操作。

本系列文章内容较长，总结了经常使用的操作提示

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