如何在公共列上有效地连接多个 Pandas DataFrame？

在列上三向连接多个 DataFrame

在处理共享公共列的多个 DataFrame 时，例如您案例中的名称，请加入将它们一起创建一个单一的综合数据框可能是一项有价值的操作。虽然 pandas 提供了 join() 函数，但理解多重索引如何适应这个过程可能会令人困惑。

多路联接的分层索引

执行多重索引-way 连接，pandas 利用分层索引。该技术创建具有多个索引级别的数据框，其中每个级别代表不同的维度。在您的场景中，每个数据帧都有自己的索引，这只是名称列表。然而，要加入这些数据帧，您需要一个包含所有数据帧中的所有名称的多重索引。

减少操作以实现高效处理

Zero 的解决方案提供了一个合并多个数据帧的简单方法。通过使用零函数根据数据帧的公共列迭代合并数据帧，代码可以有效地处理连接任意数量的数据帧。这种简化的方法避免了显式构建分层索引的需要。

建议的代码从三个 CSV 文件创建数据帧列表。然后，它使用 reduce() 函数（该函数以二进制函数和列表作为输入）逐步合并数据帧。函数 pd.merge() 执行连接操作，确保所有同名的行都被合并。

此方法提供了一种实用且有效的方法来连接多个具有共享列的数据帧，并且可以轻松调整具有大量输入数据帧的场景。

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