熊猫文档中还有另一个解决方案(我在这里没有看到)，

使用.append

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB'))
   A  B
0  1  2
1  3  4
>>> df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=list('AB'))
   A  B
0  5  6
1  7  8
>>> df.append(df2, ignore_index=True)
   A  B
0  1  2
1  3  4
2  5  6
3  7  8

ignore_index=True用于忽略附加数据帧的索引，将其替换为源数据帧中的下一个可用索引。

如果有不同的列名，则引入Nan。

对于一个数据帧列表df_list，也可以这样做:

df = df_list[0]
for df_ in df_list[1:]:
    df = df.merge(df_, on='join_col_name')

或者如果数据帧在生成器对象中(例如，为了减少内存消耗):

df = next(df_list)
for df_ in df_list:
    df = df.merge(df_, on='join_col_name')

df1 = pd.DataFrame(np.array([
    ['a', 5, 9],
    ['b', 4, 61],
    ['c', 24, 9]]),
    columns=['name', 'attr11', 'attr12']
)
df2 = pd.DataFrame(np.array([
    ['a', 5, 19],
    ['d', 14, 16]]

),
    columns=['name', 'attr21', 'attr22']
)
df3 = pd.DataFrame(np.array([
    ['a', 15, 49],
    ['c', 4, 36],
    ['d', 14, 9]]),
    columns=['name', 'attr31', 'attr32']
)
df4 = pd.DataFrame(np.array([
    ['a', 15, 49],
    ['c', 4, 36],
    ['c', 14, 9]]),
    columns=['name', 'attr41', 'attr42']
)

加入列表数据框架的三种方法

pandas.concat

dfs = [df1, df2, df3]
dfs = [df.set_index('name') for df in dfs]
# cant not run if index not unique 
dfs = pd.concat(dfs, join='outer', axis = 1) 

functools.reduce

dfs = [df1, df2, df3, df4]
# still run with index not unique 
import functools as ft
df_final = ft.reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on='name', how = 'outer'), dfs)

加入

# cant not run if index not unique 
dfs = [df1, df2, df3]
dfs = [df.set_index('name') for df in dfs]
dfs[0].join(dfs[1:], how = 'outer')

0的答案基本上是一个约简运算。如果我有很多数据框架，我会把它们放在一个这样的列表中(通过列表推导或循环或诸如此类的东西生成):

dfs = [df0, df1, df2, ..., dfN]

假设他们有一个共同的列，就像你的例子中的name一样，我会做以下事情:

import functools as ft
df_final = ft.reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on='name'), dfs)

这样，您的代码就可以处理您想合并的任何数量的数据框架。

下面是一个合并数据帧字典的方法，同时保持列名与字典同步。如果需要，它还会填充缺失的值:

这是合并数据帧字典的函数

def MergeDfDict(dfDict, onCols, how='outer', naFill=None):
  keys = dfDict.keys()
  for i in range(len(keys)):
    key = keys[i]
    df0 = dfDict[key]
    cols = list(df0.columns)
    valueCols = list(filter(lambda x: x not in (onCols), cols))
    df0 = df0[onCols + valueCols]
    df0.columns = onCols + [(s + '_' + key) for s in valueCols] 

    if (i == 0):
      outDf = df0
    else:
      outDf = pd.merge(outDf, df0, how=how, on=onCols)   

  if (naFill != None):
    outDf = outDf.fillna(naFill)

  return(outDf)

好的，让我们生成数据并测试:

def GenDf(size):
  df = pd.DataFrame({'categ1':np.random.choice(a=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], size=size, replace=True),
                      'categ2':np.random.choice(a=['A', 'B'], size=size, replace=True), 
                      'col1':np.random.uniform(low=0.0, high=100.0, size=size), 
                      'col2':np.random.uniform(low=0.0, high=100.0, size=size)
                      })
  df = df.sort_values(['categ2', 'categ1', 'col1', 'col2'])
  return(df)


size = 5
dfDict = {'US':GenDf(size), 'IN':GenDf(size), 'GER':GenDf(size)}   
MergeDfDict(dfDict=dfDict, onCols=['categ1', 'categ2'], how='outer', naFill=0)

不需要多索引来执行连接操作。 我们只需要正确地设置索引列来执行连接操作(例如哪个命令df.set_index('Name'))

默认情况下，连接操作在索引上执行。 在本例中，只需指定Name列对应于索引。 下面是一个例子

教程可能会有用。

# Simple example where dataframes index are the name on which to perform
# the join operations
import pandas as pd
import numpy as np
name = ['Sophia' ,'Emma' ,'Isabella' ,'Olivia' ,'Ava' ,'Emily' ,'Abigail' ,'Mia']
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3), columns=['A','B','C'], index=name)
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 1), columns=['D'],         index=name)
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), columns=['E','F'],     index=name)
df = df1.join(df2)
df = df.join(df3)

# If you have a 'Name' column that is not the index of your dataframe,
# one can set this column to be the index
# 1) Create a column 'Name' based on the previous index
df1['Name'] = df1.index
# 1) Select the index from column 'Name'
df1 = df1.set_index('Name')

# If indexes are different, one may have to play with parameter how
gf1 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3), columns=['A','B','C'], index=range(8))
gf2 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 1), columns=['D'], index=range(2,10))
gf3 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), columns=['E','F'], index=range(4,12))

gf = gf1.join(gf2, how='outer')
gf = gf.join(gf3, how='outer')