在Python语言中使用Pandas合并三个DataFrames

可以使用Pandas库中的merge()函数或concat()函数来实现。

1. merge()函数： merge()函数用于根据一个或多个键（key）将多个DataFrames进行合并。它可以根据指定的键将多个DataFrames中的数据进行匹配，并将它们合并为一个新的DataFrame。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建三个示例DataFrames
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': ['d', 'e', 'f']})
df3 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': ['g', 'h', 'i']})

# 使用merge()函数合并三个DataFrames
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A').merge(df3, on='A')

# 打印合并后的DataFrame
print(merged_df)

优势：

• 可以根据指定的键将多个DataFrames中的数据进行匹配，灵活性高。
• 可以处理不同键的合并，包括内连接、左连接、右连接和外连接等。

应用场景：

• 数据库中的表关联操作。
• 多个数据源的数据合并。

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1. concat()函数： concat()函数用于沿指定轴将多个DataFrames进行连接。它可以按照指定的轴将多个DataFrames进行纵向或横向的连接，生成一个新的DataFrame。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建三个示例DataFrames
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'C': [4, 5, 6], 'D': ['d', 'e', 'f']})
df3 = pd.DataFrame({'E': [7, 8, 9], 'F': ['g', 'h', 'i']})

# 使用concat()函数纵向连接三个DataFrames
concatenated_df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)

# 打印连接后的DataFrame
print(concatenated_df)

优势：

• 可以按照指定的轴进行纵向或横向的连接，灵活性高。
• 可以处理不同结构的DataFrames进行连接。

应用场景：

• 多个数据源的数据拼接。
• 数据的纵向或横向合并。

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