Python 基于三列匹配值将多个数据帧合并为单个数据帧

我有多个数据帧（25个数据帧），我在寻找所有数据帧的三列中重复出现的行值。下面是我的daframes示例

df1
chr start   end     name
1   12334   12334   AAA
1   2342    2342    SAP
2   3456    3456    SOS
3   4537    4537    ABR
df2
chr start   end     name
1   12334   12334   DSF
1   3421    3421    KSF
2   7689    7689    LUF
df3 
chr start   end     name
1   12334   12334   DSF
1   3421    3421    KSF
2   4537    4537    LUF
3   8976    8976    BAR
4   6789    6789    AIN

最后，我的目标是查看这些daframe的前三列，并根据这三列值中的匹配行以及作为最后一列的datafrme的名称，提取一个新的dataframe。最后的数据框应该是这样的

chr start   end     name    Sample
1   12334   12334   AAA df1
1   12334   12334   AAA df2
1   12334   12334   AAA df3

我知道下面一行python脚本将创建上面的输出，而不将示例作为列

s1 = pd.merge(df1, df2, how='left', on=['chr', 'start', 'end'])
df_final = pd.merge(s1, df3[['chr', 'start', 'end']], how='left', on=['chr', 'start','end'])

---

但我有超过25个数据帧，我需要根据匹配值查找合并。如果您有一个将示例名称映射到数据帧的字典，我们将非常感谢任何健壮且更好的解决方案

：

dfs = {'df1': df1, 'df2': df2}

（等等）

常见的相关键（以哈希形式）为

现在，您只需要为每个DataFrame查找相关行，添加DataFrame的名称作为示例，并连接结果：

pd.concat([df[df[['chr', 'start', 'end']].apply(tuple, axis=1).isin(common_tups)].assign(Sample=name) for (name, df) in dfs.items()])

---

感谢您提供的解决方案，但我有以下错误，KeyError:“['end']不在索引中”，end列不在索引中index@user1017373哪一行导致了它？设置交集，common\u tups=set.intersection（*[set（df[[['chr'，'start'，'end']]）。删除重复项（）。在dfs.values（）]中为df应用（tuple，axis=1）。值）@user1017373确定。请检查每个数据帧是否有一个

end

列？我强烈怀疑至少有一个没有。@user1017373特别是，如果“end”不在df.columns中，您能否在dfs.items（）中打印出

[名称（名称，df）]

？

pd.concat([df[df[['chr', 'start', 'end']].apply(tuple, axis=1).isin(common_tups)].assign(Sample=name) for (name, df) in dfs.items()])