pandas 合并三个表格

可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来合并三个表格。假设三个表格分别为 df1、df2 和 df3，它们都有一个共同的列名为 key，可以按照以下方式合并它们：

merged_df = pd.merge(pd.merge(df1, df2, on='key'), df3, on='key')

这样就可以将三个表格按照 key 列进行合并了。如果有些表格的列名不同，可以使用 left_on 和 right_on 参数来指定不同的列名。

merged_df = pd.merge(pd.merge(df1, df2, left_on='key1', right_on='key2'), df3, on='key3')

这样可以在 df1 和 df2 中分别使用 key1 和 key2 进行合并，然后再按照 key3 进行合并。

相关问题

pandas合并两个pandas表格

在Pandas中，合并两个数据框（DataFrame）通常是为了统一数据源或整合重复的信息。主要有三种常见的合并方式：

1. **追加合并（Concatenation）**：`pd.concat()`函数可以沿着指定的轴方向连接两个或更多的DataFrame。例如，`df1.append(df2)`默认会沿索引（index）方向堆叠数据，如果想要按列（columns）合并，则需要明确指定`axis=1`。

2. **内连接（Inner Join）**：`pd.merge()`函数用于基于共享的键或索引来合并数据框。通过键列名（on或left_on/right_on）进行匹配，只保留两表中键值都存在的行。默认行为是inner join，结果只有那些在两个表中都有匹配的记录。

3. **左连接（Left Join）**：`pd.merge()`函数中的`how='left'`参数，保留左侧数据框的所有记录，即使右侧没有匹配项，也会添加NULL值。

4. **右连接（Right Join）**：`how='right'`参数，与左连接相反，保留右侧数据框的所有记录。

5. **外连接（Full Join）**：`how='outer'`，结合了内连接和左、右连接的特点，包括所有匹配的和不匹配的数据。

在实际应用中，你需要根据需求选择合适的合并方法。合并前通常需要检查数据是否具有相同的键（或者如何定义合并的依据），以及对缺失值或NULL值是否有特定处理方式。

利用pandas将三个表格合并为一个表格，为其新加一列作为各学生总成绩，新加两行分别计算各科成绩分散程度及不及格人数。

好的，这是一个关于数据处理的问题。对于这个问题，我可以给您一些指导。您可以使用pandas库中的merge函数将三个表格合并为一个表格，并使用sum函数计算各学生总成绩。使用std函数计算各科成绩的分散程度，使用count函数计算不及格人数。您可以尝试编写一个类似下面这样的代码：

import pandas as pd

# 读取三个表格
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')
df3 = pd.read_csv('table3.csv')

# 合并三个表格
df = pd.merge(pd.merge(df1, df2, on='学号'), df3, on='学号')

# 计算各学生总成绩
df['总成绩'] = df['语文'] + df['数学'] + df['英语']

# 计算各科成绩的分散程度
df['语文分散程度'] = df['语文'].std()
df['数学分散程度'] = df['数学'].std()
df['英语分散程度'] = df['英语'].std()

# 计算不及格人数
df['不及格人数'] = ((df['语文']<60) + (df['数学']<60) + (df['英语']<60)).sum()

# 显示结果
print(df)

另外，您也可以参考pandas官方文档，以及一些pandas教程来学习这个库的使用方法。