Добавить столбец в DataFrame в цикле

Question

Допустим, у меня есть очень простой pandas dataframe, содержащий один индексированный столбец с «начальными значениями».Я хочу прочитать в цикле N других фреймов данных, чтобы заполнить один столбец «сравнения» с соответствующими индексами.

Например, с моим исходным фреймом данных как

   Initial
0        a
1        b
2        c
3        d

и следующими двумякадры для чтения в цикле

   Comparison
0           e
1           f
   Comparison
2           g
3           h
4           i  <= note that this index doesn't exist in Initial so won't be matched

Я хотел бы получить следующий результат

    Initial Comparison
0        a           e
1        b           f
2        c           g
3        d           h

Используя merge, concat или join, мне кажется,быть в состоянии создать новый столбец для каждой итерации цикла, заполняя пробелы NaN.

Какой самый панда-питонический способ достижения этого?

---

Нижепример из предложенного дублирующего решения:

import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(np.array([['a'],['b'],['c'],['d']]), columns=['Initial'])
print df1
df2 = pd.DataFrame(np.array([['e'],['f']]), columns=['Compare'])
print df2
df3 = pd.DataFrame(np.array([[2,'g'],[3,'h'],[4,'i']]), columns=['','Compare'])
df3 = df3.set_index('')
print df3
print df1.merge(df2,left_index=True,right_index=True).merge(df3,left_index=True,right_index=True)
>>
      Initial
0       a
1       b
2       c
3       d
  Compare
0       e
1       f
  Compare

2       g
3       h
4       i
Empty DataFrame
Columns: [Initial, Compare_x, Compare_y]
Index: []

---

Второе редактирование: @WB, похоже, работает следующее, но это не может быть так, что нетболее простой вариант с использованием правильных методов панд.Также необходимо отключить предупреждения, которые могут быть опасными ...

pd.options.mode.chained_assignment = None
df1["Compare"]=pd.Series()
for ind in df1.index.values:
    if ind in df2.index.values:
        df1["Compare"][ind]=df2.T[ind]["Compare"]
    if ind in df3.index.values:
        df1["Compare"][ind]=df3.T[ind]["Compare"]
print df1
>>
      Initial Compare
0           a       e
1           b       f
2           c       g
3           d       h

Answer 1

Хорошо, поскольку оператору нужна дополнительная информация

---

Ввод данных

import functools
df1 = pd.DataFrame(np.array([['a'],['b'],['c'],['d']]), columns=['Initial'])
df1['Compare']=np.nan
df2 = pd.DataFrame(np.array([['e'],['f']]), columns=['Compare'])
df3 = pd.DataFrame(np.array(['g','h','i']), columns=['Compare'],index=[2,3,4])

---

Решение

newdf=functools.reduce(lambda x,y: x.fillna(y),[df1,df2,df3])
newdf
Out[639]: 
  Initial Compare
0       a       e
1       b       f
2       c       g
3       d       h