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

python合并一个表格中三个sheet文件

可以使用 pandas 库来合并一个表格中的三个 sheet 文件。具体步骤如下：

1. 使用 pandas 的 read_excel 函数读取三个 sheet 文件，将它们存储到三个 DataFrame 对象中：

import pandas as pd

# 读取三个 sheet 文件
df1 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
df2 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet2')
df3 = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet3')

2. 使用 pandas 的 concat 函数将三个 DataFrame 对象合并成一个：

# 合并三个 DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])

3. 可以将合并后的 DataFrame 写入到一个新的 Excel 文件中：

# 将合并后的 DataFrame 写入到 Excel 文件
merged_df.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

注意：如果三个 sheet 文件的列名不相同，需要在合并前先把它们的列名统一。可以使用 pandas 的 rename 函数来实现。

用pandas库将三个表格合并为一个表格，并将某一列数据按大小排序

您好！非常感谢您的问题。基于您的要求，以下是答案：

可以使用pandas的concat函数将三个表格合并为一个表格，按照某一列的数据大小排序，则可以使用sort_values函数。

示例代码如下：

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')

# 将三个表格按行合并
combined_df = pd.concat([df1, df2, df3])

# 按照某一列的数据大小进行排序
sorted_df = combined_df.sort_values(by='column_name')

# 输出排序好的表格
print(sorted_df)

希望可以帮助您解决问题。如果您还有其他问题，请随时提问。