Pandas 多个数据帧的内部联接

问题与Python/pandas相同，但尝试在Python/pandas中使用相同的方法，因为在写入SQLite DB时，我无法在pandas中设置PK/FK（df.to_sql没有API可以这样做），这使得sql速度太慢

我有一个数据帧“通道”

数据帧“视频”

数据帧“注释”

关键是：

• channel.channelId=video.channelId=comment.videoID\u channelId
• video.videoId=comment.videoId

我需要：

• 至少有1个视频和1条评论的所有频道
• 至少有一个频道和一条评论的所有视频
• 所有评论均带有视频和频道

所以我想做3个内部连接，一个用于引用其他2个数据帧的每个数据帧

channelId
a
b

videoId | channelId
1       | a
2       | b

commentID | videoID | videoID_channelID
xx        | 1       | a
yy        | 2       | b

我知道我可以对2个数据帧进行内部连接，如：

pd.merge(channel, video, left_on='channelId', right_on='channelId', how='inner')

---

但我如何才能对3个索引不同的数据帧执行此操作？

合并两次如何？如上面的评论所示，对于第一次合并，您可以更简洁地重写代码：

channel.merge（video，on='channelId'）

，因为它们都有相同的键列，而

internal

join是默认值。因此您的整个代码应该是：

channel.merge（video，on='channelId'）.merge（comment，左上=['channelId'，'videoId']，右上=['videoId'，'videoId']

该合并为我提供了所有3个数据帧中的所有列，但不提供单个数据帧中仅包含我需要的该数据帧中的列的数据帧？

commentID | videoID | videoID_channelID
xx        | 1       | a
yy        | 2       | b
zz        | 5       | e
tt        | 6       | f

channelId
a
b

videoId | channelId
1       | a
2       | b

commentID | videoID | videoID_channelID
xx        | 1       | a
yy        | 2       | b

pd.merge(channel, video, left_on='channelId', right_on='channelId', how='inner')