如何对4个列结构一致的DataFrame执行inner join，现有双表拼接代码如何修改

方案1：直接传入DataFrame列表（最简洁） #

pandas的join方法本身支持传入多个DataFrame组成的列表，不需要多次链式调用，修改代码如下：

# 直接把df2、df3、df4放到列表里传入join方法
dfJoin = df1.join([df2, df3, df4], how='inner')
print(dfJoin)

注意：该方法默认按索引对齐合并，如果需要按指定公共列合并，可添加on='公共列名'参数。

方案2：reduce批量合并（适合DataFrame数量较多的场景） #

如果后续需要合并的DataFrame数量还会增加，可以用functools.reduce实现批量合并，代码可扩展性更强：

from functools import reduce
import pandas as pd

# 把所有需要合并的DataFrame放到列表中
df_list = [df1, df2, df3, df4]
# 批量执行inner join，此处用merge也可以，根据你的合并规则调整
dfJoin = reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, how='inner'), df_list)
print(dfJoin)

注意：如果是按列合并而非索引合并，在merge方法中添加on='公共列名'参数即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JoeRoganFan69