三个dataframe进行合并

可以使用 pandas 库的 merge() 函数将三个 DataFrame 合并起来。

假设三个 DataFrame 分别为 df1、df2 和 df3，它们有一个共同的列名为 key，可以按照 key 列进行合并，代码如下：

import pandas as pd

merged = pd.merge(pd.merge(df1, df2, on='key'), df3, on='key')

这里先将 df1 和 df2 按照 key 列进行合并，再将合并的结果和 df3 按照 key 列进行合并。最终的合并结果存储在 merged 变量中。需要注意的是，merge() 函数默认使用 inner join 进行合并，如果需要使用其他类型的 join，可以通过设置 how 参数进行指定。

相关问题

python三个dataframe合并举例

假设我们有三个DataFrame：df1、df2和df3。以下是如何将它们合并的示例代码：

import pandas as pd

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

# 使用concat方法按行合并
df_concat = pd.concat([df1, df2, df3])

# 使用merge方法按列合并
df_merge = pd.merge(df1, pd.merge(df2, df3, on='A'), on='A')

# 使用join方法按列合并
df_join = df1.join([df2, df3])

其中，`concat()`方法按行合并，`merge()`方法按列合并，`join()`方法也按列合并。在本例中，`merge()`和`join()`方法都需要指定列名进行合并。

如何利用pandas合并三个dataframe

可以使用`pandas`中的`merge()`函数来合并三个`DataFrame`。假设这三个`DataFrame`分别为`df1`、`df2`和`df3`，可以按照以下步骤进行合并：

1. 首先将`df1`和`df2`进行合并，生成一个新的`DataFrame`，假设为`df12`：

   df12 = pd.merge(df1, df2, on='key')

这里假设`df1`和`df2`中都有一个名为`key`的列，用于合并。

2. 将`df12`和`df3`进行合并，生成最终的`DataFrame`，假设为`df_final`：

   df_final = pd.merge(df12, df3, on='key')

这里同样假设`df12`和`df3`中都有一个名为`key`的列。

需要注意的是，合并时要确保各个`DataFrame`中的列名和数据类型相同。如果不同，可以通过`rename()`函数和`astype()`函数进行重命名和转换。另外，如果某些列中有缺失值，在合并时可能需要进行处理，可以使用`fillna()`函数或者`dropna()`函数进行处理。