存在数据重叠时如何合并数据集并防止历史数据丢失？

一、合并两个数据集并去重（优先实时数据源） #

方法1：Python Pandas 实现 #

1. 读取数据源：
   • 导入Excel历史数据：df_excel = pd.read_excel("历史数据截至4月.xlsx")
   • 导入数据库实时数据：df_db = pd.read_sql("SELECT * FROM 实时数据表", 数据库连接对象)
2. 标记数据源类型：给两个数据集添加标识列，用于后续优先级判断
   • df_excel["数据源标记"] = "历史Excel"
   • df_db["数据源标记"] = "实时数据库"
3. 合并数据集：df_combined = pd.concat([df_excel, df_db])
4. 去重并保留实时数据：按数据唯一主键（如ID、日期+业务编号）排序，将实时数据放在前面，再去重保留第一条
   • df_final = df_combined.sort_values("数据源标记", ascending=False).drop_duplicates(subset=["主键列名"], keep="first")
5. 清理标识列：df_final = df_final.drop("数据源标记", axis=1)

方法2：Excel Power Query 实现 #

1. 导入两个数据源：分别将Excel文件、数据库数据导入Power Query编辑器
2. 添加优先级标记：给历史数据加自定义列填0，实时数据加自定义列填1（数字排序方便优先选择）
3. 合并两个查询：将两个表合并为一个完整数据集
4. 去重处理：先按优先级标记降序排序，再删除重复的主键行，确保实时数据被保留
5. 加载结果：将处理后的数据集加载回Excel

二、解决14个月后五月数据丢失的问题 #

核心是建立独立的全量归档机制，脱离滚动数据库和静态Excel的依赖：

• 每次完成数据合并后，将最终的完整数据集保存到专属归档存储：
  • 用数据库的话，新建一个全量历史归档表，仅允许插入和查询操作，禁止删除历史数据；
  • 用文件存储的话，维护一个持续更新的全量归档Excel，同时定期生成带日期后缀的备份文件（如全量历史数据_202405.xlsx），并存入云盘或本地备份目录。
• 每月定期更新归档：将当月新增的实时数据增量追加到归档中，或直接用最新合并的全量数据覆盖归档，确保归档始终包含所有历史数据。
• 后续查询旧数据时，直接从归档存储提取，不再依赖滚动的实时数据库或旧版Excel文件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user12804