Pandas 合并多数据帧（关联数据帧）

我对熊猫数据帧合并有疑问

请看下面的数据

Rating csv
UserID ContentID Rating 
U-1      C-1       3
U-1      C-2       4
U-3      C-3       1
U-5      C-1       5

Content csv
Title ContentID Language
T-1      C-1      EN
T-2      C-2      EN
T-3      C-3      EN

User csv
UserID Age Gender
U-1    10    1
U-2    20    0
U-3    30    1
U-4    40    0 
U-5    50    1
U-6    60    0
U-7    70    1

我想要结果

UserID ContentID Rating Title Language Age  Gender
U-1      C-1       3     T-1     EN     10     1
U-1      C-2       4     T-2     EN     10     1
U-1      C-3      NAN    T-3     EN     10     1
U-2      C-1      NAN    T-1     EN     20     0   
U-2      C-2      NAN    T-2     EN     20     0
U-2      C-3      NAN    T-3     EN     20     0
U-3      C-1      NAN    T-1     EN     30     1         
U-3      C-2      NAN    T-2     EN     30     1   
U-3      C-3       1     T-3     EN     30     1    
U-4      C-1      NAN    T-1     EN     40     0    
U-4      C-2      NAN    T-2     EN     40     0   
U-4      C-3      NAN    T-3     EN     40     0   
U-5      C-1       5     T-1     EN     50     1          
U-5      C-2      NAN    T-2     EN     50     1    
U-5      C-3      NAN    T-3     EN     50     1    
U-6      C-1      NAN    T-1     EN     60     0     
U-6      C-2      NAN    T-2     EN     60     0     
U-6      C-3      NAN    T-3     EN     60     0     
U-7      C-1      NAN    T-1     EN     70     1     
U-7      C-2      NAN    T-2     EN     70     1     
U-7      C-3      NAN    T-3     EN     70     1    

DF行的总大小为用户ID（用户csv）计数*内容ID（内容csv）计数 （例如>7*3->21行以上）

所有数据帧都是相关的。 -分级/内容->内容ID -评级/用户->用户ID

换句话说，结果数据帧仅为剩余评级区域（NAN），其他区域为非NAN

实际大小内容（6000），用户（220000）->结果行总数：约130000000

我试过了，但这是提高记忆的错误

---

请帮助我..谢谢..

您可以在

df2.ContentID

和

df3.UserID

中使用交叉连接和左连接-必要的唯一值：

df = pd.merge(pd.merge(df3.assign(A=1), df2.assign(A=1), on='A'), df1, 'left').drop('A', 1)
print (df)
   UserID  Age  Gender Title ContentID Language  Rating
0     U-1   10       1   T-1       C-1       EN     3.0
1     U-1   10       1   T-2       C-2       EN     4.0
2     U-1   10       1   T-3       C-3       EN     NaN
3     U-2   20       0   T-1       C-1       EN     NaN
4     U-2   20       0   T-2       C-2       EN     NaN
5     U-2   20       0   T-3       C-3       EN     NaN
6     U-3   30       1   T-1       C-1       EN     NaN
7     U-3   30       1   T-2       C-2       EN     NaN
8     U-3   30       1   T-3       C-3       EN     1.0
9     U-4   40       0   T-1       C-1       EN     NaN
10    U-4   40       0   T-2       C-2       EN     NaN
11    U-4   40       0   T-3       C-3       EN     NaN
12    U-5   50       1   T-1       C-1       EN     5.0
13    U-5   50       1   T-2       C-2       EN     NaN
14    U-5   50       1   T-3       C-3       EN     NaN
15    U-6   60       0   T-1       C-1       EN     NaN
16    U-6   60       0   T-2       C-2       EN     NaN
17    U-6   60       0   T-3       C-3       EN     NaN
18    U-7   70       1   T-1       C-1       EN     NaN
19    U-7   70       1   T-2       C-2       EN     NaN
20    U-7   70       1   T-3       C-3       EN     NaN

---

听起来你想加入（某种类型）。嗨，你的答案是大数据中的raise MemoryError。。在小数据中，你的答案很好，但大数据会引起记忆错误。我使用用户（6000），内容（220000）。请帮帮我。非常抱歉，如果非常大的文件需要更多的

RAM

。也许更好的方法是使用