如何将3个Pandas DataFrame合并到主DataFrame并按Name列匹配值

直接执行以下代码即可得到目标结果：

# 依次左连接三个统计数据表到主阵容表
# 联合Name、Team、Position三个字段作为匹配键，避免重名球员匹配错误
merged_df = nflLineups.merge(dfPass, on=['Name', 'Team', 'Position'], how='left')\
                      .merge(dfRun, on=['Name', 'Team', 'Position'], how='left')\
                      .merge(dfReceive, on=['Name', 'Team', 'Position'], how='left')

# 若需要将空值替换为自定义的n/a，可执行下面的语句
merged_df = merged_df.fillna('n/a')

# 查看输出结果
print(merged_df)

方案说明 #

• 采用how='left'左连接逻辑，完全保留主表nflLineups的所有球员行，不会新增或丢失主表球员
• 用三个公共字段作为匹配键，避免仅用Name匹配可能出现的不同球队重名球员匹配错误的问题，同时不会生成带_x/_y后缀的重复公共列
• 没有对应统计数据的球员自动填充空值，可按需替换为n/a格式

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