将不具有相同列的pandas数据帧列表合并到一个pandas数据帧

我有三个数据帧：

df1、df2、df3

，具有相同数量的“行”，但不同数量的“列”和不同的“列”标签。我想将它们“合并”到一个数据帧中，顺序为

df1、df2、df3

，并保留原始列标签

我在书中读到，这可以通过以下方式实现：

df = pd.DataFrame.from_dict(map(dict,df_list))

但我不能完全理解代码。我假设

df_list

是：

df_list = [df1,df2,df3]

但是什么是dict？

dfu列表的字典

？如何获得它？

我通过以下方式解决此问题：

        df = pd.concat([df1, df2], axis=1, sort=False)
        df = pd.concat([df, df3], axis=1, sort=False)

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我认为在本例中，

dict

指的是python内置的dict方法。它映射到df_列表。这个解决方案在Python 3.6.5/v0.23.0上对我不起作用。类型错误：数据参数不能是迭代器。首先转换到

list

（模仿Python 2.7）也会产生意想不到的结果。我认为版本差异在这里是无法克服的，寻找一个更近的问题。或者干脆

pd.concat（[df1，df2，df3]，axis=1，sort=False）

Yes，更简单：）