Comment fusionner des ensembles de données : 10 méthodes courantes pour combiner des données
La fusion est le processus de combinaison de deux ou plusieurs ensembles de données en un seul ensemble de données unifié. Cela peut être utile dans diverses situations, par exemple lorsque vous disposez de plusieurs sources de données qui doivent être combinées ou lorsque vous souhaitez ajouter de nouvelles données à un ensemble de données existant.
Il existe plusieurs façons de fusionner des ensembles de données, en fonction du type de données et les besoins spécifiques de votre projet. Certaines méthodes courantes incluent :
1. Union : Cette méthode combine deux ou plusieurs ensembles de données en un seul ensemble de données en sélectionnant toutes les lignes de chaque ensemble de données.
2. Intersection : cette méthode recherche les lignes communes à tous les ensembles de données et sélectionne uniquement ces lignes.
3. Différence : cette méthode recherche les lignes qui sont uniques à un ensemble de données et n'apparaissent pas dans les autres ensembles de données.
4. Ajouter : Cette méthode ajoute de nouvelles données à un ensemble de données existant en ajoutant les nouvelles données à la fin de l'ensemble de données existant.
5. Rejoindre : cette méthode combine deux ou plusieurs ensembles de données basés sur une colonne commune, telle qu'un identifiant client ou un code produit.
6. Fusionner : cette méthode combine deux ou plusieurs ensembles de données en un seul ensemble de données en faisant correspondre les lignes basées sur une colonne commune, puis en combinant les lignes correspondantes.
7. Pivot : Cette méthode transforme un ensemble de données large en un ensemble de données restreint en regroupant les données et en les résumant.
8. Rollup : Cette méthode regroupe les données de plusieurs niveaux d'une hiérarchie en un seul niveau.
9. Cube : Cette méthode crée un ensemble de données tridimensionnelles en combinant des données de plusieurs dimensions.
10. Hiérarchie : cette méthode crée une structure hiérarchique pour un ensemble de données, telle qu'une relation parent-enfant.
Il est important de noter que la fusion d'ensembles de données peut être un processus complexe et nécessite une attention particulière aux détails pour garantir que les données sont exactes et cohérentes. Il est également important de prendre en compte la source des données, le format des données et toute erreur ou incohérence potentielle dans les données avant de les fusionner.
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