将 3 个数据框与 Pandas 合并

Question

我有 3 个具有相同 ID 列的数据框。我想将它们组合成一个数据框。我想结合 SQL 中的内部连接逻辑。当我尝试下面的代码时，它会给出以下结果。即使 ID 列匹配，它也会正确连接两个数据框，但会使最后一个错误。我怎样才能解决这个问题？提前感谢您的帮助。

dfs = [DF1, DF2, DF3]

df_final = reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on=["ID"], how="outer"), dfs)

output

已解决：DF1中ID列的数据类型是int，其他都是str。在问这个问题之前，我在 DF1 中找到了 ID 列并得到了以下结果。然后，当我将它们全部转换为 int 数据类型时，我得到了我想要的结果。

Answer 1

使用join:

# use set index to add 'join' key into the index and 
# create a list of dataframes using list comprehension
l = [df.set_index('ID') for df in [df1,df2,df3])

# pd.DataFrame.join accepts a list of dataframes as 'other'
l[0].join(l[1:])

Answer 2

您的 ID 不是相同的 dtype：

>>> DF1
   ID  A
0  10  1
1  20  2
2  30  3

>>> DF2
   ID  K
0  30  3
1  10  1
2  20  2

>>> DF3
   ID  P
0  20  2
1  30  3
2  10  1

您的代码：

dfs = [DF1, DF2, DF3]

df_final = reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on=["ID"], how="outer"), dfs)

输出：

>>> df_final
   ID  A  K  P
0  10  1  1  1
1  20  2  2  2
2  30  3  3  3