pd.merge 多个 dataframe

`pd.merge()`函数可以用于合并多个DataFrame。它根据指定的列或索引进行连接操作。下面是一个示例，演示如何合并多个DataFrame：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [3, 4, 5], 'C': [7, 8, 9]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 5], 'D': [10, 11, 12]})

# 使用pd.merge()合并DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A')
merged_df = pd.merge(merged_df, df3, on='A')

print(merged_df)

输出结果将是：

   A  B  C   D
0  3  6  7  11

在这个示例中，我们先使用`pd.merge()`将`df1`和`df2`按照列'A'进行合并，然后再将合并后的结果与`df3`按照列'A'进行合并。最终得到的`merged_df`包含了所有三个DataFrame中'A'列相同的行，并将它们的其他列合并到一起。

你可以根据你的实际需求选择不同的连接方式（如内连接、左连接、右连接、外连接），并根据需要指定连接的键（列或索引）来合并多个DataFrame。