Python 当数据集中没有公共列名时，我们应该如何组合多个数据集而不在行或列中重复

我是数据分析的初学者，我想把3个表合并成一个没有重复行或列的表。我在所有3个表中都有一列具有相似值，但在3个表中列的名称不同。 我有三个表

'listings'

，

'users'

，

'info'

。它们都有相同的ID号，但它有不同的列名，如列表表中的“user\u ID”、“users表中的ID”和info表中的“ID\u number”

我尝试了以下方法，但仍然得到重复值或NaN值

pd.merge(listings,users,left_on='user_id',right_on='id').merge(info,left_on='user_id',right_on='id_number')

在这种情况下，我看到重复的值，并且结果中的总行数非常少

我试过concat如下：

pd.concat(['listings','users','info'],axis=1)

但我得到了以下错误：

TypeError:无法连接“”类型的对象；只有 pd.Series、pd.DataFrame和pd.Panel（已弃用）对象是有效的

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当您使用

pd.merge

而不提供how参数时，您正在对两个表执行

internal

联接。由于

internal

联接是一种数学

交集

，您应该期望在较小的表中看到少于或等于行数的行

当你这样做的时候

pd.merge(listings,users,left_on='user_id',right_on='id').merge(info,left_on='user_id',right_on='id_number')

您必须有重复的列

。第一次合并的结果中将出现两列
id
和
user\u id
，执行第二次合并时，将出现两列
user\u id
和
id\u number
。这些都是一列的副本

如果这三个表都有相同的
ID
，则不会看到重复的列。我认为你应该删除重复的列。我相信，如果您将第一次合并的结果保存在一个数据帧中，然后使用
info
表执行最终合并，您将能够轻松地找出重复列的来源