Python 通过比较值合并多个数据帧中的选定列

我有如下df1：

id
1
2
3
4
5
6
7

id  val1 val2
1   10   90
2   20   20
3   30   0
4   40   0
5   0    40
6   0    60
7   70   0

我有df2作为：

id1 name1 val1
1   abbb1  10
2   abbb2  20
3   abbb3  30
4   abbb4  40
7   abbb7  70

id2 name2 val2
1   abbb1  90
2   abbb2  20
5   abbb5  50
6   abbb6  60

我有df3作为：

id1 name1 val1
1   abbb1  10
2   abbb2  20
3   abbb3  30
4   abbb4  40
7   abbb7  70

id2 name2 val2
1   abbb1  90
2   abbb2  20
5   abbb5  50
6   abbb6  60

因此，我想从df2和df3中选取值，通过匹配ID将其添加到df1中。因此，df1应如下所示：

id
1
2
3
4
5
6
7

id  val1 val2
1   10   90
2   20   20
3   30   0
4   40   0
5   0    40
6   0    60
7   70   0

我所接触到的只是这一行代码，我被卡住了：

df1 = df1.merge(df2, df3, on=['id'])

请注意：

• 我不希望在预期的输出中包含name1和name2
• 如果val1或val2不存在（比较后），我希望单元格 包含0

---

我认为这里更好用
在

df2

和

df3

中，

id1

和

id2

的唯一值也是必需的

df1['val1'] = df1['id'].map(df2.set_index('id1')['val1']).fillna(0).astype(int)
df1['val2'] = df1['id'].map(df3.set_index('id2')['val2']).fillna(0).astype(int)
print (df1)
   id  val1  val2
0   1    10    90
1   2    20    20
2   3    30     0
3   4    40     0
4   5     0    50
5   6     0    60
6   7    70     0

备选方案：

a = df1['id'].map(df2.set_index('id1')['val1']).fillna(0).astype(int)
b = df1['id'].map(df3.set_index('id2')['val2']).fillna(0).astype(int)
df1 = df1.assign(val1=a, val2=b)
print (df1)
   id  val1  val2
0   1    10    90
1   2    20    20
2   3    30     0
3   4    40     0
4   5     0    50
5   6     0    60
6   7    70     0

解决方案包括：

---

地图是个聪明的主意。因为merge语句开始使我的实际查询变得复杂。谢谢