Python-Combinig Pandas数据框

Question

我有3个数据框要合并。 他们看起来像这样：

df1       |df2        |df3
col1 col2 |col1 col2  |col1 col3
1    5     2    9      1    some
                       2    data

我希望将前两个df -s合并到基于col1的第三个df中，因此所需的输出是

df3
col1 col3 col2
1    some 5
2    data 9

我该如何实现？ 我正在努力：

df3['col2'] = df1[df1.col1 == df3.col1].col2 if df1[df1.col1 == df3.col1].col2 is not None else df2[df2.col1 == df3.col1].col2 

为此，我得到ValueError: Series lengths must match to compare

确保df1或df2中存在df3的col1值。 这是怎么做的？ 请注意，因为df3还有其他数据，而不仅仅是col1 ，所以简单的concat无效。

Answer 1

如果df1和df2在col1没有重复项，则可以尝试以下操作：

pd.concat([df1, df2]).merge(df3)

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资料 ：

df1 = pd.DataFrame({'col1': [1], 'col2': [5]})
df2 = pd.DataFrame({'col1': [2], 'col2': [9]})
df3 = pd.DataFrame({'col1': [1,2], 'col3': ['some', 'data']})