Панды - объединяйте серии с уникальными значениями, совпадающими по строкам

Я начну с того, что добавлю свой код, а затем объясню, чего я пытаюсь достичь:

names = [
    'ABX-B767-200BDSF (767-3A)',
    'ABX-B767-200BDSF (DAR 767-3A)',
    'ABX-B767-200BDSF (DAR 767-4)',
]

i1 = pd.read_csv(f'{path}/{files[0]}', skiprows=4, nrows=1)
i2 = pd.read_csv(f'{path}/{files[1]}', skiprows=4, nrows=1)
i3 = pd.read_csv(f'{path}/{files[2]}', skiprows=4, nrows=1)

df_list = [i1, i2, i3]

cl1 = pd.Series(df_list[0].columns.values, name=names[0])
cl2 = pd.Series(df_list[1].columns.values, name=names[1])
cl3 = pd.Series(df_list[2].columns.values, name=names[2])

col_list = [cl1, cl2, cl3]
final_frame = pd.concat([df for df in col_list], axis=1)

final_frame.fillna('', inplace=True)

Да, я знаю, что это неэффективно и долго, пожалуйста, поработайте со мной.

Мои фактические данные имеют больше, чем эти 3 серии, у меня их 11, но для простоты я показываю код только так, как если бы у меня было три.

Прямо сейчас мой вывод выглядит так:

ABX-B767-200BDSF (767-3A)   ABX-B767-200BDSF (DAR 767-3A)   ABX-B767-200BDSF (DAR 767-4)
0   Offset  Offset  Offset
1   A/C NUMBER  A/C NUMBER  10 MI RANGE SEL CAPT
2   A/C TYPE    A/C TYPE    10 MI RANGE SEL F/O
3   A/P CAUTION FCC-C   A/P CAUTION FCC-C   160 MI RANGE SEL CAPT
4   A/P CAUTION FCC-L   A/P CAUTION FCC-L   160 MI RANGE SEL F/O

и мне нужно, чтобы это выглядело так:

    ABX-B767-200BDSF (767-3A)   ABX-B767-200BDSF (DAR 767-3A)   ABX-B767-200BDSF (DAR 767-4)
0   OFFSET  OFFSET  OFFSET
1                   10 MI RANGE SEL CAPT
2                   10 MI RANGE SEL F/O
3                   160 MI RANGE SEL CAPT
…           
13  A/C NUMBER  A/C NUMBER  
14  A/C TYPE    A/C TYPE    

Где значения совпадают по строкам, а строки, которые не совпадают, заполняются пробелами. Я пытался использовать слияние с большим разбросом аргументов, и мне просто не повезло. Любые идеи, как получить желаемый результат здесь?

По запросу .head(10) моих cl1, 2, 3:

cl1.head(10).to_dict()
{0: 'Offset',
 1: 'A/C NUMBER',
 2: 'A/C TYPE',
 3: 'A/P CAUTION FCC-C',
 4: 'A/P CAUTION FCC-L',
 5: 'A/P CAUTION FCC-R',
 6: 'A/P CMD C ENGA FCC-C',
 7: 'A/P CMD C ENGA FCC-L',
 8: 'A/P CMD C ENGA FCC-R',
 9: 'A/P CMD C ENGA MCP'}

cl2.head(10).to_dict()
{0: 'Offset',
 1: 'A/C NUMBER',
 2: 'A/C TYPE',
 3: 'A/P CAUTION FCC-C',
 4: 'A/P CAUTION FCC-L',
 5: 'A/P CAUTION FCC-R',
 6: 'A/P CMD C ENGA FCC-C',
 7: 'A/P CMD C ENGA FCC-L',
 8: 'A/P CMD C ENGA FCC-R',
 9: 'A/P CMD C ENGA MCP'}

cl3.head(10).to_dict()
{0: 'Offset',
 1: '10 MI RANGE SEL CAPT',
 2: '10 MI RANGE SEL F/O',
 3: '160 MI RANGE SEL CAPT',
 4: '160 MI RANGE SEL F/O',
 5: '20 MI RANGE SEL CAPT',
 6: '20 MI RANGE SEL F/O',
 7: '40 MI RANGE SEL CAPT',
 8: '40 MI RANGE SEL F/O',
 9: '5 MI RANGE SEL CAPT'}