熊猫：获取独特的元素然后合并

Question

我认为这应该很简单，但我很难找到解决这个问题的方法，也许是因为我不知道最好的词汇。但为了说明，假设我有三个数据框：

df1 = df({'id1':['1','2','3'], 'val1':['a','b','c']})

df2 = df({'id2':['1','2','4'], 'val2':['d','e','f']})

df3 = df({'id3':['1','5','6'], 'val3':['g','h','i']})

我想要得到的是：

comb_id    val1    val2    val3
1          a       d       g
2          b       e       n.d.
3          c       n.d.    n.d.
4          n.d.    f       n.d.
5          n.d.    n.d.    h
6          n.d.    n.d.    i

我认为它一定是某种外部合并，但到目前为止我还没有让它工作。有谁知道解决这个问题的最佳方法？

Answer 1

对所有DataFrames 使用concat 和DataFrame.set_index：

df = pd.concat([df1.set_index('id1'),
                df2.set_index('id2'),
                df3.set_index('id3')], axis=1, sort=True)
print (df)
  val1 val2 val3
1    a    d    g
2    b    e  NaN
3    c  NaN  NaN
4  NaN    f  NaN
5  NaN  NaN    h
6  NaN  NaN    i

如有必要替换缺失值添加DataFrame.fillna:

df = pd.concat([df1.set_index('id1'),
                df2.set_index('id2'),
                df3.set_index('id3')], axis=1, sort=True).fillna('n.d.')
print (df)
   val1  val2  val3
1     a     d     g
2     b     e  n.d.
3     c  n.d.  n.d.
4  n.d.     f  n.d.
5  n.d.  n.d.     h
6  n.d.  n.d.     i