jupyter中将a表和b表和c表按名为“DATE”的共同列进行连接的表

在Jupyter中使用pandas库可以轻松地将具有共同列名的多个表（例如a、b、c）进行连接。如果这些表都有一个名为“DATE”的共同列，你可以使用`pandas.merge`函数来实现它们的连接。这里是一个基本的示例来展示如何操作：

import pandas as pd

# 假设a, b, c是已经加载的DataFrame对象，每个DataFrame都有一个名为"DATE"的列
# a = pd.read_csv('a.csv')
# b = pd.read_csv('b.csv')
# c = pd.read_csv('c.csv')

# 使用merge函数按"DATE"列连接a、b、c三个表
# 默认情况下，merge使用的是内连接（inner join），只保留三个表中"DATE"都匹配的记录
result = pd.merge(a, b, on='DATE')
result = pd.merge(result, c, on='DATE')

# 打印结果
print(result)

在上面的代码中，`pd.merge`函数首先将a表和b表根据“DATE”列进行连接，得到一个临时的DataFrame，然后这个临时的DataFrame再和c表根据“DATE”列进行连接，最终得到包含a、b、c三个表中所有“DATE”匹配记录的连接表。

此外，`pd.merge`函数提供了很多其他参数，允许你进行更复杂的合并操作，比如指定合并类型（左连接、右连接、外连接等）、重命名合并键等。根据你的具体需求，你可能需要调整这些参数。