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	Email
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	Email
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。