通过字典键和公共列组合pandas数据帧的多个字典

我通过按组拆分四个数据帧创建了四个字典,现在我需要使用键和公共列作为连接条件将每个字典中的数据帧连接到一个新字典中。

例如:

import pandas as pd
from functools import reduce


df_1 = pd.DataFrame({'Group': ['A','B','C'] , 'ID': [1,2,3],'count': [10, 20, 30], 'colors': ['red', 'white', 'blue']})

df_2 = pd.DataFrame({'Group': ['A','B','C'] , 'ID': [1,2,3],'time': [1.3, 2.5, 3]})

df_3 = pd.DataFrame({'Group': ['A','B','C'] , 'ID': [1,2,3],'order_num': [2, 4, 7]})

df_4 = pd.DataFrame({'Group': ['A','B','C'] , 'ID': [1,2,3],'result': ['g','b','b']})

dict1= dict(tuple(df_1.groupby('Group')))
dict2= dict(tuple(df_2.groupby('Group')))
dict3= dict(tuple(df_3.groupby('Group')))
dict4= dict(tuple(df_4.groupby('Group')))

使用手动解决方案的预期结果:

datA=[dict1['A'],dict2['A'],dict3['A'],dict4['A']]
datB=[dict1['B'],dict2['B'],dict3['B'],dict4['B']]
datC=[dict1['C'],dict2['C'],dict3['C'],dict4['C']]

final_dict = {'A' : reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on=['Group','ID']), datA),
            'B' : reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on=['Group','ID']), datB),
            'C' : reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on=['Group','ID']), datC)}

如果您能帮助我们找到可扩展的非手动解决方案,我们将不胜感激。