Python使用Pandas合并多个DataFrame报on参数重复传值错误怎么办

pandas.merge() 原生仅支持同时合并2个DataFrame，函数签名前两个固定位置参数为left（左表）、right（右表），后续位置参数会按顺序匹配到on、how等关键字形参上。
你在代码中一次性传入了4个DataFrame作为位置参数，其中第三个传入的HRDataSet2会被位置匹配到on形参，之后又显式传入on='EmployeeNumber'，等于给on参数传递了两次值，因此抛出TypeError: merge() got multiple values for argument 'on'错误，并非代码中显式写了两个on参数。

链式merge调用 #

每次merge操作返回的结果仍是DataFrame，可连续调用merge完成多表拼接，适合待合并表数量较少的场景，写法和pd.merge()效果完全一致：

FinalDf = HRTrainingData.merge(HRDataSet1, on='EmployeeNumber', how='outer')\
                        .merge(HRDataSet2, on='EmployeeNumber', how='outer')\
                        .merge(HRDataSet3, on='EmployeeNumber', how='outer')

借助functools.reduce批量合并 #

如果待合并的DataFrame数量较多，可将所有待合并表存入列表，通过reduce自动迭代完成合并，后续增删合并表仅需修改列表即可，维护成本更低：

from functools import reduce

# 把所有需要合并的DataFrame按顺序放到列表中
merge_list = [HRTrainingData, HRDataSet1, HRDataSet2, HRDataSet3]
FinalDf = reduce(
    lambda left_df, right_df: pd.merge(left_df, right_df, on='EmployeeNumber', how='outer'),
    merge_list
)

如果多个待合并表中，除关联键EmployeeNumber外存在其他同名字段，merge默认会为重复列添加_x、_y后缀做区分，可通过传入suffixes参数自定义后缀命名规则。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Brandi Austin