Jupyter Notebook大数据可视化实验内容：数据预处理（合并数据）

Jupyter Notebook是一个交互式的数据分析和可视化工具，常用于大数据分析项目中。在进行大数据可视化实验时，特别是涉及数据预处理（如合并数据）的部分，通常包括以下步骤：

1. **数据加载**：使用pandas库中的`read_csv`, `read_excel`, `read_sql`等函数加载不同源的数据，如CSV、Excel或数据库中的数据。

2. **数据清洗**：检查数据是否存在缺失值、异常值或格式错误，可能用到`dropna()`, `fillna()`, 或者`replace()`等方法。

3. **数据合并**：
- **内连接（inner join）**: 使用`merge()`或`concat()`函数，基于共享的关键字段（如ID）将数据集合并，保留两个数据集中匹配的行。
- **外连接（outer join）**: 包括左连接（left join）和右连接（right join），保留至少一侧的所有记录。
- **堆叠（stacking）或透视（pivot）**: 如果需要改变行和列的结构，可以使用`pivot_table()`或`melt()`进行转换。

4. **数据重塑**：根据分析需求，可能需要重塑数据的维度，例如将宽格式数据变为长格式，方便后续分析。

5. **创建汇总表**：合并后的数据可能需要进行分组计算，如求平均值、总和或计数，使用`groupby()`函数。

6. **数据验证**：确保合并后的数据完整性，检查合并是否符合预期，比如行数是否正确，数据是否有重复。

在实验过程中，你可能会使用Jupyter Notebook的交互特性，边运行代码边查看结果，这对于理解和调试数据处理过程非常有帮助。完成这些操作后，数据就可以为后续的可视化提供准备好了。