我的问题与“ Pandas合并” 密切相关-如何避免重复的列但又不完全相同。
我想串联在三个数据框中不同的列。数据框具有列ID，并且某些列相同：例如。
df1
id place name qty unit A
1 NY Tom 2 10 a
2 TK Ron 3 15 a
3 Lon Don 5 90 a
4 Hk Sam 4 49 a
df2
id place name qty unit B
1 NY Tom 2 10 b
2 TK Ron 3 15 b
3 Lon Don 5 90 b
4 Hk Sam 4 49 b
df3
id place name qty unit C D
1 NY Tom 2 10 c d
2 TK Ron 3 15 c d
3 Lon Don 5 90 c d
4 Hk Sam 4 49 c d
结果：
id place name qty unit A B C D
1 NY Tom 2 10 a b c d
2 TK Ron 3 15 a b c d
3 Lon Don 5 90 a b c d
4 Hk Sam 4 49 a b c d
列的位置，名称，数量和单位将始终是三个数据框的一部分，不同的列名称可能会有所不同（在我的示例中为A，B，C，D）。这三个数据帧具有相同的行数。
我努力了：
cols_to_use = df1.columns - df2.columns
dfNew = merge(df, df2[cols_to_use], left_index=True, right_index=True, how='outer')
问题是我得到的行比预期的多，并且在结果数据框中重命名了列（使用concat时）。
reduce从使用functools
from functools import reduce
reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right), [df1,df2,df3])
Out[725]:
id place name qty unit A B C D
0 1 NY Tom 2 10 a b c d
1 2 TK Ron 3 15 a b c d
2 3 Lon Don 5 90 a b c d
3 4 Hk Sam 4 49 a b c d
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