Python 连接类似的数据框列，对它们进行排序并填充np.NaN

我试图加入几个数据帧对象，每个列都有类似的字符串值。我希望输出是一个数据帧，字符串值按字母顺序排列，其他列中缺少的值用np.NaN填充

import pandas as pd
import numpy as np

数据帧

list1 = [{'1':'APA'}, {'1':'HBO'}, {'1': 'JRC'}]
list2 = [{'2':'ABC'}, {'2':'HBO'}, {'2': 'JRC'}, {'2':'XYZ'}]
list3 = [{'3':'QRS'}, {'3':'XYZ'}]

df1 = pd.DataFrame(list1)
df2 = pd.DataFrame(list2)
df3 = pd.DataFrame(list3)

这些看起来像这样：

df1

df2

df3

我希望最终输出如下所示：

df_连接

     1    2    3
0  NaN  ABC  NaN
1  APA  NaN  NaN
2  HBO  HBO  NaN
3  JRC  JRC  NaN
4  NaN  NaN  QRS
5  NaN  XYZ  XYZ

     1    2    3
0  NaN  ABC  NaN
1  APA  NaN  NaN
2  HBO  HBO  NaN
3  JRC  JRC  NaN
4  NaN  NaN  QRS
5  NaN  XYZ  XYZ

我尝试过使用两个

outer join

操作，但这只是将

NaN

s放在每列的开头或结尾。如果你有什么建议，请告诉我。谢谢。

设置所有索引！！（这可能真的很慢）

np.unique

负责字母排序

---

     3
0  QRS
1  XYZ

     1    2    3
0  NaN  ABC  NaN
1  APA  NaN  NaN
2  HBO  HBO  NaN
3  JRC  JRC  NaN
4  NaN  NaN  QRS
5  NaN  XYZ  XYZ

def f(df, total):
    return df.set_index(df.iloc[:, 0]).reindex(total)

un = np.unique(np.concatenate((df1.values, df2.values, df3.values)))

pd.concat([*map(f, [df1, df2, df3], (un,)*3)], axis=1).reset_index(drop=1)

     1    2    3
0  NaN  ABC  NaN
1  APA  NaN  NaN
2  HBO  HBO  NaN
3  JRC  JRC  NaN
4  NaN  NaN  QRS
5  NaN  XYZ  XYZ