Python 在不创建重复列的情况下将多个数据帧合并为一个数据帧

我有三个数据帧：

array = {'name': ['Trevor', 'John', 'Trevor', 'John', 'Trevor', 'Trevor', 'John'], 'day': ['2020-10-11 08:00:00', '2020-10-11 08:00:00', '2020-10-11 08:00:00', '2020-10-11 08:00:00', '2020-10-11 08:00:00'
        , '2020-10-11 12:34:00', '2020-10-11 09:12:00'], 'number': [5,0,3,5,1,8,6]}
df = pd.DataFrame(array)
array1 = {'name': ['Trevor'], 'color': ['red']}
df1 = pd.DataFrame(array1)
array2 = {'name': ['John'], 'color': ['blue']}
df2 = pd.DataFrame(array2)
df

我想将df1和df2合并到现实世界中的df中，我有数百个df1、df2、df3…，因此输出为：

    name    day              number color
0   Trevor  2020-10-11 08:00:00 5   red
1   John    2020-10-11 08:00:00 0   blue
2   Trevor  2020-10-11 08:00:00 3   red
3   John    2020-10-11 08:00:00 5   blue
4   Trevor  2020-10-11 08:00:00 1   red
5   Trevor  2020-10-11 12:34:00 8   red
6   John    2020-10-11 09:12:00 6   blue

---

看起来像是

merge

和

concat

：

df.merge(pd.concat([df1,df2]), on='name', how='left')

输出：

     name                  day  number color
0  Trevor  2020-10-11 08:00:00       5   red
1    John  2020-10-11 08:00:00       0  blue
2  Trevor  2020-10-11 08:00:00       3   red
3    John  2020-10-11 08:00:00       5  blue
4  Trevor  2020-10-11 08:00:00       1   red
5  Trevor  2020-10-11 12:34:00       8   red
6    John  2020-10-11 09:12:00       6  blue

---

更新：每次收到新的

df#

时，请尝试

loc

更新：

---

看起来像是

merge

和

concat

：

df.merge(pd.concat([df1,df2]), on='name', how='left')

输出：

     name                  day  number color
0  Trevor  2020-10-11 08:00:00       5   red
1    John  2020-10-11 08:00:00       0  blue
2  Trevor  2020-10-11 08:00:00       3   red
3    John  2020-10-11 08:00:00       5  blue
4  Trevor  2020-10-11 08:00:00       1   red
5  Trevor  2020-10-11 12:34:00       8   red
6    John  2020-10-11 09:12:00       6  blue

---

更新：每次收到新的

df#

时，请尝试

loc

更新：

---

---

你看过这篇文章了吗？对这不是我要找的，你看过这篇文章了吗？对这不是我要找的汉克斯，但我有数百个df#-不仅仅是两个。你如何存储这数百个

df#

？您可以很容易地传递list

pd.concat（list\u of\u dfs\u）

？问题是我一次只获取一个，需要一次“合并”一个以df@gtomer你应该在你的问题中提到这一点。如果有帮助，请查看更新的答案。

current_df=current_df.merge（pd.concat（[current_df，new_df]），…

谢谢，但我有数百个df-不仅仅是两个，如何存储数百个

df

？您可以轻松地传递列表

pd.concat（list_of_dfs）

？问题是我一次只得到一个，需要“合并”一个接一个地告诉他们df@gtomer您应该在问题中提到这一点。如果有帮助，请参阅更新的答案。

current\u df=current\u df.merge（pd.concat（[current\u df，new\u df]），…

谢谢，但我有数百个df#-不只是两个将它们解析为一个列表。然后Concat变得更有用谢谢，但我有数百个df#-不只是两个将它们解析为一个列表。然后Concat变得更有用