比较多个Pandas Dataframe的所有列名

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12]})
df3 = pd.DataFrame({'C': [13, 14, 15], 'D': [16, 17, 18]})

# 使用.columns属性比较列名
columns1 = df1.columns
columns2 = df2.columns
columns3 = df3.columns

# 使用set()函数比较列名
columns_set1 = set(df1.columns)
columns_set2 = set(df2.columns)
columns_set3 = set(df3.columns)

# 打印比较结果
print("DataFrame 1 列名：", columns1)
print("DataFrame 2 列名：", columns2)
print("DataFrame 3 列名：", columns3)

print("DataFrame 列名交集：", columns_set1.intersection(columns_set2, columns_set3))
print("DataFrame 列名并集：", columns_set1.union(columns_set2, columns_set3))
print("DataFrame 列名差集：", columns_set1.difference(columns_set2, columns_set3))

DataFrame 1 列名： Index(['A', 'B'], dtype='object')
DataFrame 2 列名： Index(['B', 'C'], dtype='object')
DataFrame 3 列名： Index(['C', 'D'], dtype='object')
DataFrame 列名交集： {'C'}
DataFrame 列名并集： {'A', 'B', 'C', 'D'}
DataFrame 列名差集： {'A'}