Python熊猫-重命名和合并3个数据集

我想更改3个数据集的公共变量名称 然后合并它们，但重命名似乎不会将变量名更改为EID， 我怎样才能解决它

另外，我是否可以使用pd.merge命令合并3个数据集，而不是对所有数据集执行1:1操作

谢谢

data1516 = pd.read_csv('C:/data2015_2016.csv', sep='|', names=None, header=1, encoding='latin-1')    
data1617 = pd.read_csv('C:/data2016_2017.csv', sep='|', names=None, header=1, encoding='latin-1')    
data1718 = pd.read_csv('C:/data2017_2018.csv', sep='|', names=None, header=1, encoding='latin-1')

data1516.rename(index=str, columns={"Employer: ID" : "EID"})    
data1617.rename(index=str, columns={"Employer: ID" : "EID"})    
data1718.rename(index=str, columns={"Employer: ID" : "EID"})    
data1517 = pd.merge(data1516, data1617, on='EID', how='outer')

---

这应该可以做到：

dfs = [data1516, data1617, data1718]
df = pd.concat([x.rename(columns={"Employer: ID" : "EID"}) for x in dfs], axis=1)

---

使用

reduce

data1516=data1516.rename(columns={"Employer: ID" : "EID"})    
data1617=data1617.rename(columns={"Employer: ID" : "EID"})    
data1718=data1718.rename(columns={"Employer: ID" : "EID"})  

l=[data1516,data1617,data1718]
import functools 
df=functools.reduce(lambda x, y: pd.merge(x, y, on = 'EID'), l)

---

重新分配它

data1516=data1516。重命名（index=str，columns={“雇主：ID”：“EID”}）

谢谢！但在添加它们之后，我仍然会得到一个keyerror。keyerror:'EID'将其添加为答案。请检查是否已完成：）thxBtw对于简单的查询，是否有任何方法使用merge而不是concat来完成此操作？似乎我们可以将EID设置为索引更好，对吗？@Nora，

merge（）

只接受两个DFs，因此您必须重复它（N-1）次，

N

是要连接的DFs的#非常感谢Max，是的，我想我会做合并，因为我的主管不想要concat，但你的重命名工作@maxU你能帮我把你的方程分解成重命名吗？试过用这个，但还是有关键错误。顺便说一句，谢谢你让我提醒功能工具！真是个初学者