合并3个多索引数据帧，形成一个多索引数据帧

可以通过pandas库中的concat()函数来实现。concat()函数可以按照指定的轴将多个数据帧进行合并。

首先，需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，创建3个多索引数据帧：

# 创建第一个多索引数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('x', 'a'), ('x', 'b'), ('y', 'c')], names=['index1', 'index2']))

# 创建第二个多索引数据帧
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('x', 'a'), ('y', 'b'), ('y', 'c')], names=['index1', 'index2']))

# 创建第三个多索引数据帧
df3 = pd.DataFrame({'A': [13, 14, 15], 'B': [16, 17, 18]}, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('y', 'b'), ('y', 'c'), ('z', 'd')], names=['index1', 'index2']))

接下来，使用concat()函数将这三个数据帧合并成一个多索引数据帧：

# 合并三个多索引数据帧
merged_df = pd.concat([df1, df2, df3])

最后，可以打印输出合并后的多索引数据帧：

print(merged_df)

输出结果如下：

               A   B
index1 index2      
x      a       1   4
       b       2   5
y      c       3   6
x      a       7  10
y      b       8  11
       c       9  12
y      b      13  16
       c      14  17
z      d      15  18

在这个例子中，我们创建了3个多索引数据帧df1、df2和df3，然后使用concat()函数将它们合并成一个多索引数据帧merged_df。合并后的数据帧中包含了所有原始数据帧的索引和列信息。

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