如何合并两张SQL表并新增标识数据来源的id列

以下是不同场景下的常用实现方式：

1. 数据库SQL场景 #

假设第一张表名为table_old，第二张表名为table_new，通过UNION ALL拼接两个查询结果即可，合并前分别新增标识列：

SELECT name, value, 'old' AS id 
FROM table_old
UNION ALL
SELECT name, value, 'new' AS id 
FROM table_new;

如果需要对合并后的结果去重，可以把UNION ALL替换为UNION。

2. Python Pandas场景 #

如果是处理本地表格文件（csv/excel等），可以用Pandas实现：

import pandas as pd

# 读取两张表，以下为示例构造数据，实际使用时替换为read_csv/read_excel读取逻辑
df_old = pd.DataFrame({'name': ['a1','a2','b1'], 'value': [45,77,99]})
df_new = pd.DataFrame({'name': ['e1','f5','z9'], 'value': [11,99,99]})

# 分别新增来源标识列
df_old['id'] = 'old'
df_new['id'] = 'new'

# 合并两张表
df_result = pd.concat([df_old, df_new], ignore_index=True)

# 输出结果，需要保存的话可以用to_csv/to_excel方法
print(df_result)

参数ignore_index=True用于重置合并后的行索引，不需要保留原表单独索引时建议添加。

3. Excel场景 #

小批量数据可以直接手动操作：

• 给第一张表新增第三列，表头填id，所有数据行填充old
• 给第二张表新增第三列，表头填id，所有数据行填充new
• 把第二张表表头之外的所有数据复制粘贴到第一张表的末尾即可
• 批量操作可以用Power Query：分别导入两张表后各自添加值为old/new的自定义列，再执行追加查询合并即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user13467695