如何根据ID合并三个数据帧

根据ID合并三个数据帧可以使用 pandas 库中的 merge() 函数来实现。merge() 函数可以根据指定的列将多个数据帧进行合并。

具体步骤如下：

1. 导入 pandas 库：

import pandas as pd

1. 创建三个数据帧 df1、df2 和 df3，每个数据帧包含一个 ID 列和其他需要合并的列：

df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4],
                    'Column1': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    'Column2': [10, 20, 30, 40]})

df2 = pd.DataFrame({'ID': [2, 3, 5, 6],
                    'Column3': ['X', 'Y', 'Z', 'W'],
                    'Column4': [50, 60, 70, 80]})

df3 = pd.DataFrame({'ID': [1, 3, 4, 5],
                    'Column5': ['M', 'N', 'O', 'P'],
                    'Column6': [90, 100, 110, 120]})

1. 使用 merge() 函数根据 ID 列合并三个数据帧：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner')
merged_df = pd.merge(merged_df, df3, on='ID', how='inner')

在上述代码中，使用 on='ID' 指定根据 ID 列进行合并，使用 how='inner' 指定使用内连接方式合并。

1. 打印合并后的数据帧：

print(merged_df)

合并后的数据帧 merged_df 将包含所有三个数据帧中根据 ID 列匹配的行，并且包含其他需要合并的列。

这种合并数据帧的方法适用于需要根据共同的列将多个数据帧进行合并的场景，例如合并不同数据源的数据、数据集成等。

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