Pandas合并3个同ID列DataFrame时最后一个表关联错误如何解决

问题根因 #

• 核心问题是三个DataFrame的ID列数据类型不统一：DF1的ID为int类型，DF2、DF3的ID为str类型，pandas执行merge操作时，不同数据类型的相同值会被判定为不匹配，导致第三个表关联结果异常
• 额外注意：你的代码中使用how="outer"是外连接逻辑，不符合你要求的SQL内连接需求

修复步骤 #

1. 统一所有表的ID列数据类型，此处统一转换为int类型（如果ID存在非数字的情况也可统一转换为str类型）：

DF1['ID'] = DF1['ID'].astype(int)
DF2['ID'] = DF2['ID'].astype(int)
DF3['ID'] = DF3['ID'].astype(int)

2. 调整merge的连接方式为内连接，执行合并：

from functools import reduce
import pandas as pd

dfs = [DF1, DF2, DF3]
df_final = reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on=["ID"], how="inner"), dfs)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者progremmer