使用pandas的merge函数，并设置参数how='outer'和sort=False可以实现合并多个数据框，同时保留主数据框的行数。将多个数据框合并成一个数据框的过程中，可以使用concat函数进行操作。示例代码如下：

import pandas as pd

主数据框

df_main = pd.DataFrame({'Key': [1, 2, 3, 4, 5], 'Value': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']})

数据框1

df_1 = pd.DataFrame({'Key': [1, 2, 3], 'Value1': [10, 20, 30]})

数据框2

df_2 = pd.DataFrame({'Key': [1, 2, 3, 4], 'Value2': [100, 200, 300, 400]})

数据框3

df_3 = pd.DataFrame({'Key': [1, 2], 'Value3': [1000, 2000]})

将多个数据框按Key列合并成一个数据框

df_merge = pd.merge(df_main, pd.concat([df_1, df_2, df_3], axis=1), how='outer', on='Key', sort=False)

print(df_merge)