基于公共字段“国家”组合 3 个数据帧

Question

我有 3 个具有共同国家索引的数据框。我需要根据该 Country 字段组合这 3 个中的每一个。

我的第一次尝试是结合两个，然后是第三个，这就是我得到的结果：

pd.merge(energy, GDP, how='outer', left_index=True, right_index=True)

我尝试了 3 个在此网站上获得高度评价的选项：

import functools
dfs = [energy, GDP, ScimEn]
df_final = functools.reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on='Country'), dfs)

energy.merge(GDP,on='Country').merge(ScimEn,on='Country')

pd.concat([energy.set_index('Country'), GDP.set_index('Country'), ScimEn.set_index('Country')], axis=1)

KeyError: '国家'

在处理上述异常的过程中，又发生了一个异常：

密钥错误
Traceback（最近一次通话最后一次） 在 （） 40 #df_final = functools.reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on='Country'), dfs) 41 #energy.merge(GDP,on='Country').merge(ScimEn,on='Country') ---> 42 pd.concat([energy.set_index('Country'), GDP.set_index('Country'), ScimEn.set_index('Country')], axis=1)

Answer 1

您需要进行多次合并。请尝试以下操作：

merge1 = pd.merge(energy, GDP, how='inner', on='Country')
final = pd.merge(merge1, ScimEn, how='inner', on='Country')