Jupyter Notebook大数据可视化实验内容：合并数据

Jupyter Notebook是一个交互式的笔记本环境，常用于数据科学和机器学习项目中，包括大数据可视化。在进行大数据可视化实验时，合并数据是一个常见的步骤，特别是在处理多个源的数据集时。实验内容可能涉及以下几个方面：

1. 数据加载：使用Pandas库（Python的一个数据分析库）从不同文件（如CSV、Excel、SQL数据库等）读取数据，或者从网络API获取数据。

2. 数据清洗：检查数据的完整性，处理缺失值、重复项和格式不一致等问题，确保数据质量。

3. 数据融合：使用`merge`或`concat`等函数将不同的数据集按照共享的键（列）进行合并，比如按ID、日期或地区进行连接。

4. 对齐数据：如果数据的时间戳不同步，可能需要对齐数据到同一时间尺度。

5. 数据重塑：有时可能需要将数据从长格式转换为宽格式，或者反之，以便更好地展示和分析。

6. 可视化设计：合并后的数据可以用来创建各种图表，如折线图、散点图、热力图等，展示数据之间的关系。