如何將3個Pandas資料幀合并到第4個資料幀以匹配列值名稱？

我有一個名為 nflLineups 的主要 DataFrame。

我希望合并另外 3 個資料幀：dfPass、dfRush、dfReceive 與第一個 DF、nflLineups。

到目前為止，我嘗試過的一切都沒有奏效。嘗試追加、連接和合并——合并 how='left'、how='outer'、on = 'Name' 等。

我的目標是有一個大的輸出來合并 Name 上的資料，但保留所有列及其各自的值。

主要輸出應包含以下列：姓名、團隊、職位、passYrds、rushYrds、recYrds。我只想讓統計資料（傳球、沖刺、記錄）在 nflLineups 中玩家姓名旁邊填寫各自的行。并非每個玩家都有每個類別的資料，因此這些值應留空 (n/a)。

我看到 Stack 上有一些合并示例，但還沒有找到可以成功使用的代碼。在過去的 2 天里一直在搞這個，如果可能的話可以使用一些幫助。仍在學習如何合并資料并認為自己是 Python 的新手。

任何幫助將不勝感激。

到目前為止，這是我的代碼：

import pandas as pd

nflLineups = pd.DataFrame([{'Name': 'Teddy', 'Team': 'DEN', 'Position': 'QB'},
                        {'Name': 'Melvin', 'Team': 'DEN', 'Position': 'RB'},
                        {'Name': 'Courtland', 'Team': 'DEN', 'Position': 'WR'},
                        {'Name': 'Tim', 'Team': 'DEN', 'Position': 'WR'},
                        {'Name': 'Kendal', 'Team': 'DEN', 'Position': 'WR'},
                        {'Name': 'Noah', 'Team': 'DEN', 'Position': 'TE'},
                        
                        {'Name': 'Case', 'Team': 'CLE', 'Position': 'QB'},
                        {'Name': 'D Ernest', 'Team': 'CLE', 'Position': 'RB'},
                        {'Name': 'Odell', 'Team': 'CLE', 'Position': 'WR'},
                        {'Name': 'Jarvis', 'Team': 'CLE', 'Position': 'WR'},
                        {'Name': 'Donovan', 'Team': 'CLE', 'Position': 'WR'},
                        {'Name': 'Austin', 'Team': 'CLE', 'Position': 'TE'},])


dfPass = pd.DataFrame([{'Name': 'Teddy', 'Team': 'DEN', 'Position': 'QB', 'passYrds': 1500},
                        {'Name': 'Case', 'Team': 'CLE', 'Position': 'QB', 'passYrds': 1350}])


dfRun = pd.DataFrame([{'Name': 'Teddy', 'Team': 'DEN', 'Position': 'QB', 'rushYrds': 45},
                        {'Name': 'D Ernest', 'Team': 'CLE', 'Position': 'RB', 'rushYrds': 350}])


dfReceive = pd.DataFrame([{'Name': 'D Ernest', 'Team': 'CLE', 'Position': 'RB', 'recYrds': 68},
                        {'Name': 'Jarvis', 'Team': 'CLE', 'Position': 'WR', 'recYrds': 250}])

uj5u.com熱心網友回復：

或合并：

df_main = nflLineups.merge(dfPass, how='left', on=['Name', 'Team', 'Position']).merge(dfRun, how='left', on=['Name', 'Team', 'Position']).merge(dfReceive, how='left', on=['Name', 'Team', 'Position'])

輸出：

         Name Team Position  passYrds  rushYrds  recYrds
0       Teddy  DEN       QB    1500.0      45.0      NaN
1      Melvin  DEN       RB       NaN       NaN      NaN
2   Courtland  DEN       WR       NaN       NaN      NaN
3         Tim  DEN       WR       NaN       NaN      NaN
4      Kendal  DEN       WR       NaN       NaN      NaN
5        Noah  DEN       TE       NaN       NaN      NaN
6        Case  CLE       QB    1350.0       NaN      NaN
7    D Ernest  CLE       RB       NaN     350.0     68.0
8       Odell  CLE       WR       NaN       NaN      NaN
9      Jarvis  CLE       WR       NaN       NaN    250.0
10    Donovan  CLE       WR       NaN       NaN      NaN
11     Austin  CLE       TE       NaN       NaN      NaN

uj5u.com熱心網友回復：

IIUC，一種pandas.DataFrame.groupby.first在pandas.concat.

請注意，我假設Team和Position相同的每個Name。

df = pd.concat([nflLineups, dfPass, dfRun, dfReceive])
df = df.groupby("Name", sort=False).first()

輸出：

          Team Position  passYrds  rushYrds  recYrds
Name                                                
Teddy      DEN       QB    1500.0      45.0      NaN
Melvin     DEN       RB       NaN       NaN      NaN
Courtland  DEN       WR       NaN       NaN      NaN
Tim        DEN       WR       NaN       NaN      NaN
Kendal     DEN       WR       NaN       NaN      NaN
Noah       DEN       TE       NaN       NaN      NaN
Case       CLE       QB    1350.0       NaN      NaN
D Ernest   CLE       RB       NaN     350.0     68.0
Odell      CLE       WR       NaN       NaN      NaN
Jarvis     CLE       WR       NaN       NaN    250.0
Donovan    CLE       WR       NaN       NaN      NaN
Austin     CLE       TE       NaN       NaN      NaN

標籤：Python 熊猫 数据框 合并 级联

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