3个dataframe左右合并成1个

你可以使用 Pandas 库中的 `merge()` 函数来合并多个 DataFrame。假设你有三个 DataFrame 分别为 `df1`、`df2` 和 `df3`，你可以按照下面的方式进行合并：

import pandas as pd

# 合并 df1 和 df2
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='共同的列名')

# 合并 merged_df 和 df3
merged_df = pd.merge(merged_df, df3, on='共同的列名')

在上述代码中，`on` 参数指定了用于合并的共同列名。你可以根据实际情况调整参数。如果你的 DataFrame 之间没有共同的列名，你可以使用 `concat()` 函数来进行简单的连接：

import pandas as pd

# 连接三个 DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

`axis=1` 表示按列连接，如果你想按行连接，可以将 `axis` 参数设置为 `0`。

希望这些代码能够帮助到你！如果有其他问题，请随时提问。

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python将两个Dataframe按照时间列左右合并

可以使用`pandas`库中的`merge`函数将两个`DataFrame`按照时间列左右合并。假设两个`DataFrame`分别为`df1`和`df2`，时间列的列名为`time`，合并后的`DataFrame`为`df`，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.merge(df1, df2, on='time', how='left')

其中，`on`参数指定按照哪一列进行合并，这里是按照时间列`time`进行合并；`how`参数指定合并方式，这里是左外连接`left`，表示按照`df1`中的时间列进行合并，并保留`df1`中所有行的数据，如果`df2`中存在与`df1`不匹配的行，则对应位置的值为`NaN`。

如果需要按照其他方式进行合并，可以将`how`参数改为`inner`、`right`或`outer`。其中，`inner`表示内连接，只保留两个`DataFrame`中都存在的行；`right`表示右外连接，以`df2`中的时间列进行合并，并保留`df2`中所有行的数据，如果`df1`中存在与`df2`不匹配的行，则对应位置的值为`NaN`；`outer`表示全外连接，保留两个`DataFrame`中所有行的数据，如果存在不匹配的行，则对应位置的值为`NaN`。

两个dataframe 合并

可以使用 pandas 库中的 `merge()` 函数将两个 DataFrame 合并。假设有两个 DataFrame，分别为 `df1` 和 `df2`，它们有共同的列名 `key`，可以使用如下代码将它们按照 `key` 列进行合并：

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

如果两个 DataFrame 中的列名不同，可以使用 `left_on` 和 `right_on` 参数来指定左右两个 DataFrame 中的列名：

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='left_key', right_on='right_key')

除了按照列进行合并外，还可以按照索引进行合并，具体可以参考 pandas 文档中的说明。