根据共享的公共字段将多个文件中的所有列合并为一个

Question

我有一组38个txt文件，所有文件的格式都相似：第一列是基因ID，其余列是表达数据。我希望将所有这些文件合并为一个，并仅在基因ID的第一列相同的情况下保留所有列。

我曾尝试在Pandas中进行合并，但尝试时会遇到内存错误（尽管它确实适用于其他数据文件）：

df_list = []

all_files = glob.glob("*meanCenter_results.txt")

for file in all_files:
    df_list.append(pd.read_csv(file, header = 0, sep = "\t", index_col = 0))

big_df = reduce(lambda left, right: pd.merge(left, right, on = "ORF_Gene", how = "outer"), df_list)
big_df.to_csv("All_GEO_Expression_Data_MeanCentered_Combined.txt", header = True, index = True, sep = "\t")  

我在网上找到了这段代码，它似乎可以满足我的要求，但是对于这种特殊的编程，我真的很陌生。为此，我将一个文件a.txt重新命名，其余的b1.txt重新命名为b37.txt：

temp=$(cat a.txt);for i in b*; do temp=$(echo $temp | join -j1 - $i); done; echo $temp

但这只是将其写入到终端窗口中，因此太多了。

您能否建议一种获取单个文件的方法，该文件包含所有数据列，第一列为共享基因ID？