在上述代码中使用subject_id键连接raw_data_1和raw_data_2； 以交集的方式横向连接raw_data_1和raw_data_3； 重叠合并raw_data_1和raw_data_2两个DataFrame。

在上述代码中，我们可以使用pandas的 `merge()` 函数来根据 `subject_id` 键连接 `raw_data_1` 和 `raw_data_2`。由于题目描述的是"交集方式"连接，我们应选择 `how='inner'` 参数，这样只保留两边 `subject_id` 相同的行，即它们的交集部分：

# 对于raw_data_1和raw_data_2的交集连接
df1_and_2 = pd.merge(df1, df2, on='subject_id', how='inner')

对于 `raw_data_1` 和 `raw_data_3` 的横向连接，由于题目描述是"以交集的方式"，我们同样用 `how='inner'`，但是这里我们不是连接两表，而是找到 `raw_data_1` 中 `subject_id` 存在于 `raw_data_3` 中的记录。因为我们已经有了 `df1_and_2`，所以可以直接再合并：

# 查找raw_data_1中有对应subject_id的记录，并与raw_data_3合并
df_common_subjects = pd.merge(df1_and_2, df3[~df3['subject_id'].isin(df1_and_2['subject_id'])], on='subject_id', how='inner')

这里，`~df3['subject_id'].isin(df1_and_2['subject_id'])` 用于筛选出 `df3` 中不在 `df1_and_2` 中的 `subject_id`。

最后，你已经得到了 `df_common_subjects`，它包含了 `raw_data_1` 和 `raw_data_2` 的交集以及这两个数据集中 `subject_id` 共享的 `raw_data_3` 记录。

请注意，以上操作假设 `subject_id` 的值在两个数据集中是唯一的。如果不是，结果可能会有所不同。