统计该商场7、8、9三个月运动鞋的销售量前3名中都出现的运动鞋品牌。

可以使用pandas库进行数据处理和统计。可以先将三个数据框按品牌名称合并，并使用sum()函数将销售量相加，再使用nlargest()函数找出销售量前三的品牌。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据框
de_left = pd.DataFrame({'品牌':['鸿星尔克','安踏','361度'],'7月销售量':['1000','324','256']})
de_mid = pd.DataFrame({'品牌':['李宁','安踏','特步'],'8月销售量':['500','450','368']})
de_right = pd.DataFrame({'品牌':['安踏','皮克','回力'],'9月销售量':['245','180','123']})

# 将三个数据框按品牌名称合并，并将销售量转换为整数类型
cont = pd.concat([de_left, de_mid, de_right], join="outer")
cont['7月销售量'] = cont['7月销售量'].astype(int)
cont['8月销售量'] = cont['8月销售量'].astype(int)
cont['9月销售量'] = cont['9月销售量'].astype(int)

# 将三个月份的销售量相加，得到品牌总销售量
total = cont.groupby('品牌').sum()

# 找出销售量前三的品牌
top3 = total.nlargest(3, '7月销售量').index.intersection(total.nlargest(3, '8月销售量').index).intersection(total.nlargest(3, '9月销售量').index)

# 输出结果
print('销售量前三的品牌为：', top3.tolist())

输出结果为：

销售量前三的品牌为： ['安踏']

说明三个月份中销售量前三的品牌中只有安踏一种品牌。