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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
可以选择需要进行关联的表格，以及关联方式
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。
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
实现inner join，outer join，right join，pandas中相应的how参数为inner或者不填，outer，right。
SQL也是同样直接使用对应的关键字即可。其中inner join 可以缩写为join
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：
使用Python时：
数据多表联合
使用Excel时：
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。
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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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