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')

这是join方法的理想情况

join方法正是为这些类型的情况构建的。你可以加入任意数量的数据框架。调用的DataFrame与传递的DataFrame集合的索引连接。要使用多个dataframe，必须将连接列放在索引中。

代码看起来像这样:

filenames = ['fn1', 'fn2', 'fn3', 'fn4',....]
dfs = [pd.read_csv(filename, index_col=index_col) for filename in filenames)]
dfs[0].join(dfs[1:])

使用@zero的数据，你可以这样做:

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],
    ['b', 14, 16],
    ['c', 4, 9]]),
    columns=['name', 'attr21', 'attr22'])
df3 = pd.DataFrame(np.array([
    ['a', 15, 49],
    ['b', 4, 36],
    ['c', 14, 9]]),
    columns=['name', 'attr31', 'attr32'])

dfs = [df1, df2, df3]
dfs = [df.set_index('name') for df in dfs]
dfs[0].join(dfs[1:])

     attr11 attr12 attr21 attr22 attr31 attr32
name                                          
a         5      9      5     19     15     49
b         4     61     14     16      4     36
c        24      9      4      9     14      9

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')

简单的解决方案:

如果列名相似:

 df1.merge(df2,on='col_name').merge(df3,on='col_name')

如果列名不同:

df1.merge(df2,left_on='col_name1', right_on='col_name2').merge(df3,left_on='col_name1', right_on='col_name3').drop(columns=['col_name2', 'col_name3']).rename(columns={'col_name1':'col_name'})

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)

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。