按子串连接数据框架是一种将多个数据框按照子串进行连接的方法。下面是一个示例解决方案的代码：

# 导入所需的库
import pandas as pd

# 创建示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})
df2 = pd.DataFrame({'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})
df3 = pd.DataFrame({'E': ['E0', 'E1', 'E2', 'E3'],
                    'F': ['F0', 'F1', 'F2', 'F3']})

# 定义子串列表
substrings = ['A', 'B', 'C']

# 创建一个空的数据框
result = pd.DataFrame()

# 按子串连接数据框
for substring in substrings:
    temp_df = pd.concat([df for df in [df1, df2, df3] if substring in df.columns], axis=1)
    result = pd.concat([result, temp_df], axis=1)

# 打印结果
print(result)

在上述示例中，我们首先导入了pandas库，并创建了三个示例数据框df1，df2和df3。然后，我们定义了一个包含子串的列表substrings，这些子串将用于连接数据框。

接下来，我们创建了一个空的数据框result。然后，使用for循环遍历substrings列表中的每个子串。在循环中，我们使用pd.concat函数将包含子串的数据框连接起来，并将结果赋给temp_df。然后，使用pd.concat函数将temp_df和result连接起来，并将结果重新赋给result。

最后，我们打印出最终的结果result。

请注意，上述示例只是一种可能的解决方法，具体的实现方式可能会根据数据框的结构和需求而有所不同。