Python 熊猫合并多个数据帧生成大量数据 表1 遇到了|独特的|其他一些颜色 表2 遇到了其他的科尔

我有表3、表4、表5以及EncounterID和其他列

唯一标识仅出现在表1中。可以根据UniqueID从表1中获取所有遇到的ID，并且一个UniqueID可以有多个遇到

以下是我的实施：

uniquePatientIds=Table1.UNIQUE_ID.unique()
for id in uniquePatientIds:
    Record = Table1.loc[Table1['UNIQUE_ID'] == id]
    ptonTable2 = pd.merge(Record, Table2, on = 'ENCOUNTER_ID' , how='left')
    ptonTable3 = pd.merge(ptonTable2, Table3, on = 'ENCOUNTER_ID' , how='left')
    ptonTable4 = pd.merge(ptonTable3, Table4, on = 'ENCOUNTER_ID' , how='left')
    ptonTable5 = pd.merge(ptonTable4, Table5, on = 'ENCOUNTER_ID' , how='left')
    print(ptonTable5.shape)

表1有6个遭遇ID，对应1个唯一的遭遇ID（6,24） 同样地， 表2有（3,7） 表3有（55,10） 表4有（24、22） 表5有（59、17）

当执行“左外连接”最终输出has（19854，76）时，与其他唯一的_ID相比，该唯一的_ID具有很少的遭遇ID，因此很少有其他输出具有“100000”行

我也检查了副本，没有生成任何副本

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我不熟悉熊猫和数据帧。是否有人可以帮助您从所有表中获取所有遇到的行和列

在您的任何数据帧中是否有遇到的ID多次出现？是的，很少有遇到的ID多次出现，这至少是造成行数过多的部分原因。此示例在列表中包含3个dfs。他们有一个遭遇id，但它在dfs中显示了5、10和15次。结果df有5*10*15=750行

df_list=[pd.DataFrame（{'conference_id'：['id1'表示范围内的i（5*（j+1）），'y'：np.random.randint（low=1，high=10，size=5*（j+1）），表示范围内的j（3）]。\35;都有一个唯一的id

合并的_df=df_list[0]。copy（）

表示范围内的i（1，len（df list））：合并的[i]：合并的(df=pd.merge（合并的)df，df list[i='

打印（合并的形状）#（750,4）