写在前面

—— 告别 VLOOKUP 烦恼，掌握 Pandas 合并连接利器，轻松整合分散数据

在前面的博客中，我们学习了如何读取数据、清洗数据、选取数据。 现在，我们已经能够处理单个 DataFrame 中的数据了。 然而，在实际的数据分析项目中，数据往往不是存储在一个单独的文件或表格中，而是 分散在多个不同的数据源 中。

数据整合的挑战：打通数据孤岛

想象一下，你正在分析公司的销售数据，但数据却分散在不同的地方：

• 订单信息表： 包含订单编号、订单日期、客户ID、商品ID、订单金额等。
• 客户信息表： 包含客户ID、客户姓名、客户城市、注册日期等。
• 商品信息表： 包含商品ID、商品名称、商品类别、商品单价等。
• 地区销售目标表： 包含地区名称、销售目标额等。

为了进行全面的分析，例如计算每个客户的总订单金额、分析不同城市客户的购买偏好、比较各地区实际销售额与目标额的差距等，我们就需要将这些 分散的数据表整合到一起，构建一个 包含所有相关信息的完