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合并具有某些匹配列名的Dataframe会导致重复的列

。当我们合并两个或多个Dataframe时，如果这些Dataframe具有相同的列名，合并操作将会导致重复的列。这是因为合并操作默认会保留所有的列，包括重复的列。

为了解决这个问题，我们可以采取以下几种方法：

  1. 重命名列名：在合并之前，可以通过重命名列名的方式，使得合并的Dataframe具有不同的列名。可以使用rename函数来实现列名的重命名。
  2. 指定合并的列：可以通过on参数来指定合并的列，只保留指定的列进行合并。例如，df1.merge(df2, on='column_name')将只保留指定的列进行合并，避免了重复的列。
  3. 删除重复的列：可以在合并之后，使用drop函数删除重复的列。可以通过指定列名或列索引来删除指定的列。
  4. 合并后重新索引：可以在合并之后，使用reindex函数重新索引Dataframe，确保每个列只出现一次。可以使用df.reindex(columns=[...])来重新索引列。

需要注意的是，以上方法都是通用的解决方案，不仅适用于合并具有某些匹配列名的Dataframe，也适用于其他合并操作中可能出现的重复列问题。

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相关搜索:Dataframe与两个不同列中的匹配键合并Dataframe中的列名重复。行将重复的列绑定在一起Excel VBA合并重复行和某些列中的求和值Merge Pandas DataFrame使用apply()仅在两列的部分匹配时合并Pandas -对具有重复列名的给定行的列值求和Pandas DataFrame合并中不匹配的意外列Pandas嵌入字典到具有列名匹配键的列Python Pandas:将具有列名的数据框的列合并为一列R合并同一文件中具有相同列名的列，并删除重复的列SQL查询:具有某些匹配条件的数据的新列
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Pandas知识点-添加操作append

设置verify_integrity参数为True，是为了避免结果中的行索引重复，但很可能会导致添加失败，所以需要先观察原始数据是否适合。...即使指定的name值与DataFrame中的行索引重复，也可以添加成功(verify_integrity不为True)。...merge(): 合并操作，只能用于合并两个DataFrame，且都是按列进行合并，只有当两个DataFrame的列名完全一样时才是按行合并的效果。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行。可以在结果中设置相同列名的后缀和显示连接列是否在两个DataFrame中都存在。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行，也可以设置相同列名的后缀，所以有时候join()和merge()可以相互转换。

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【Python】详解pandas库中pd.merge函数与代码示例

本文目录 前言 一、pd.merge()函数简介 二、代码场景示例 示例1：基于单个键的内连接 示例2：基于多个键的外连接 示例3：使用索引进行合并 示例4：处理重复的列名 三、实战案例 1、基础数据...对于具有MultiIndex（分层）的DataFrame，级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。 right_index: 与left_index功能相似。...outer’取并集，出现的A会进行一一匹配，没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。...df1, df2, left_index=True, right_index=True) print(result) 示例4：处理重复的列名 当两个DataFrame有重复的列名但不是合并键时，可以使用...性能问题：对于大型DataFrame，合并操作可能会消耗较多资源，考虑优化数据或使用数据库处理。 重复列名：使用suffixes参数来区分合并后重复的列名

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Pandas知识点-合并操作join

join()方法合并的结果默认以左连接的方式进行合并，默认的连接列是DataFrame的行索引，并且，合并两个DataFrame时，两个DataFrame中不能有相同的列名(不像merge()方法会自动给相同的列名加后缀...观察上面的例子，left1中有key列，而right1中没有key列，不过right1的行索引可以与left1的key列可以进行匹配，用左连接的方式得到结果。这个结果相当于如下的merge()操作。...四设置相同列名的后缀 ---- ? lsuffix: 当两个DataFrame中有相同的列名时，使用lsuffix参数给调用join()的DataFrame设置列名后缀。...lsuffix和rsuffix默认为空字符串，合并两个DataFrame时，join()方法不会自动给相同的列名加后缀进行区分，如果不给相同的列设置后缀会报错。...此时不用指定lsuffix和rsuffix，即使指定了也不会生效，合并多个DataFrame时，如果有相同的列名，会自动加上_x和_y的后缀，重复多次也会循环加_x和_y。

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数据导入与预处理-第6章-01数据集成

属性命名不一致也会导致结果数据集中的冗余，属性命名会导致同一属性多次出现。例如，一个顾客数据表中的平均月收入属性就是冗余属性，显然它可以根据月收入属性计算出来。...此外，属性命名的不一致也会导致集成后的数据集出现数据冗余问题。...lsuffix: 左DataFrame中重复列的后缀 rsuffix: 右DataFrame中重复列的后缀 sort: 按字典序对结果在连接键上排序 join方式为按某个相同列进行join: score_df...'score': ['A', 'B', 'C', 'B']}) # 两个dataframe在合并时候有相同的列名，需要使用属性lsuffix和rsuffix指定相同列名的后缀 score_df.join...它们的区别是： df.join() 相同行索引的数据被合并在一起，因此拼接后的行数不会增加(可能会减少)、列数增加； df.merge()通过指定的列索引进行合并，行列都有可能增加;merge也可以指定行索引进行合并

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Pandas merge函数「建议收藏」

left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。...right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。...对于具有MultiIndex（分层）的DataFrame，级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。 right_index: 与left_index功能相似。...比如left：[‘A’,‘B’,‘C’];right[’’A,‘C’,‘D’]；inner取交集的话，left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接，如果没有是B，在right中没有匹配到...outer’取并集，出现的A会进行一一匹配，没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。

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Pandas知识点-合并操作merge

如果两个DataFrame的列名完全相同，使用outer合并方式，效果是将两个DataFrame按行合并到一起。...其实，此时合并的原理也是按列合并，特殊的是两个DataFrame中列名完全一样，且没有指定on参数。...合并时，先找到两个DataFrame中的连接列key，然后将第一个DataFrame中key列的每个值依次与第二个DataFrame中的key列进行匹配，匹配到一次结果中就会有一行数据。...on参数指定的列必须在两个被合并DataFrame中都有，否则会报错。 on参数也可以指定多列，合并时按多个列进行连接。 ? 在合并时，只有多个列的值同时相等，两个DataFrame才会匹配上。...indicator默认为False，如果修改为True，会增加一列，增加的列名默认为_merge。 给indicator参数指定一个值，则将这个值作为新增列的列名。

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pandas merge left_并集和交集的区别图解

left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。...right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。 可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。...对于具有MultiIndex（分层）的DataFrame，级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。 right_index: 与left_index功能相似。...比如left：[‘A’,‘B’,‘C’];right[’’A,‘C’,‘D’]；inner取交集的话，left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接，如果没有是B，在right中没有匹配到...outer’取并集，出现的A会进行一一匹配，没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。

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数据科学 IPython 笔记本 7.10 组合数据集：合并和连接

另外，请记住，合并一般会丢弃索引，除了在索引合并的特殊情况下（参见left_index和right_index关键字，之后讨论）。 多对一连接 多对一连接中，两个键列中的一个包含重复条目。...指定合并键 我们已经看到了pd.merge()的默认行为：它在两个输入之间查找一个或多个匹配的列名，并将其用作键。但是，通常列名称不能很好地匹配，而pd.merge()提供了各种处理它的选项。...都具有指定的列名时，此选项才有效。...left_on和right_on关键字 有时你可能希望合并具有不同列名的两个数据集；例如，我们可能有一个数据集，其中员工姓名被标记为name而不是employee。...覆盖列名：suffixes关键字 最后，你最终可能会遇到两个输入DataFrame具有冲突列名的情况。

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Pandas merge用法解析（用Excel的数据为例子）

left_on:左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。 right_on: 左侧DataFrame中的列或索引级别用作键。...对于具有MultiIndex（分层）的DataFrame，级别数必须与右侧DataFrame中的连接键数相匹配。 right_index: 与left_index功能相似。...比如left：[‘A’,‘B’,‘C’];right[’'A,‘C’,‘D’]；inner取交集的话，left中出现的A会和right中出现的买一个A进行匹配拼接，如果没有是B，在right中没有匹配到...outer’取并集，出现的A会进行一一匹配，没有同时出现的会将缺失的部分添加缺失值。 sort: 按字典顺序通过连接键对结果DataFrame进行排序。..._merge是分类类型，并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值，取得值为left_only，对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only，并且如果在两者中都找到观察点的合并键

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通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

我们可以用多种不同的方式构建一个DataFrame，但对于少量的值，通常将其指定为 Python 字典会很方便，其中键是列名，值是数据。...在 Pandas 中，您需要更多地考虑控制 DataFrame 的显示方式。 默认情况下，pandas 会截断大型 DataFrame 的输出以显示第一行和最后一行。...； 如果匹配多行，则每个匹配都会有一行，而不仅仅是第一行； 它将包括查找表中的所有列，而不仅仅是单个指定的列； 它支持更复杂的连接操作； 其他注意事项 1....删除重复项 Excel 具有删除重复值的内置功能。熊猫通过 drop_duplicates() 支持这一点。...查找和替换 Excel 查找对话框将您带到匹配的单元格。在 Pandas 中，这个操作一般是通过条件表达式一次对整个列或 DataFrame 完成。

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Python数据分析之数据预处理（数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换）学习笔记

to_replace：表示查找被替换值的方式 ​ value：用来替换任何匹配 to_replace的值，默认值None.  1.4 更改数据类型  ​ 在处理数据时，可能会遇到数据类型不一致的问题。...inner：使用两个 DataFrame键的交集，类似SQL的内连接  ​ 在使用 merge()函数进行合并时，默认会使用重叠的列索引做为合并键，并采用内连接方式合并数据，即取行索引重叠的部分。  ​...merge()函数还支持对含有多个重叠列的 Data frame对象进行合并。  ​ 使用外连接的方式将 left与right进行合并时，列中相同的数据会重叠，没有数据的位置使用NaN进行填充。 ...2.3 根据行索引合并数据  ​ join()方法能够通过索引或指定列来连接多个DataFrame对象  2.3.1 join()方法  on：名称，用于连接列名。...注意：使用combine_first()方法合并两个DataFrame对象时，必须确保它们的行索引和列索引有重叠的部分  3.

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python数据科学系列：pandas入门详细教程

、数据分析和数据可视化全套流程操作 pandas主要面向数据处理与分析，主要具有以下功能特色： 按索引匹配的广播机制，这里的广播机制与numpy广播机制还有很大不同 便捷的数据读写操作，相比于numpy...注意，这里强调series和dataframe是一个类字典结构而非真正意义上的字典，原因在于series中允许标签名重复、dataframe中则允许列名和标签名均有重复，而这是一个真正字典所不允许的。...自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....广播机制，即当维度或形状不匹配时，会按一定条件广播后计算。由于pandas是带标签的数组，所以在广播过程中会自动按标签匹配进行广播，而非类似numpy那种纯粹按顺序进行广播。...，要求每个df内部列名是唯一的，但两个df间可以重复，毕竟有相同列才有拼接的实际意义） merge，完全类似于SQL中的join语法，仅支持横向拼接，通过设置连接字段，实现对同一记录的不同列信息连接，支持

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数据专家最常使用的 10 大类 Pandas 函数 ⛵

sort_values：通过指定列名对数据进行排序，可以调整升序或者降序规则。图片 5.处理重复我们手上的数据集很可能存在重复记录，某些数据意外两次输入到数据源中，清洗数据时删除重复项很重要。...以下函数很常用：duplicated: 识别DataFrame中是否有重复，可以指定使用哪些列来标识重复项。drop_duplicates：从 DataFrame 中删除重复项。...注意：重要参数index（唯一标识符）， columns（列成为值列），和 values（具有值的列）。...图片 9.合并数据集我们对多个数据集Dataframe合并的时候，可能用到下列的函数（包括表关联和拼接）。merge：基于某些字段进行表关联。...重要的参数包括 on（连接字段），how（例如内连接或左连接，或外连接），以及 suffixes（相同字段合并后的后缀）。concat：沿行或列拼接DataFrame对象。

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一文介绍Pandas中的9种数据访问方式

当然，这里只是将其"看做"而非等价，是因为其与一个严格的dict还是有很大区别的，一个很重要的形式上区别在于：DataFrame的列名是可以重复的，而dict的key则是不可重复的。...通常情况下，[]常用于在DataFrame中获取单列、多列或多行信息。具体而言： 当在[]中提供单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....这里仍然是执行条件查询，但与直观不大相符的是这里会返回全部结果，只是将不满足匹配条件的结果赋值为NaN或其他指定值，可用于筛选或屏蔽值 ? 6. query，提到query，还得多说两句。...在DataFrame中，filter是用来读取特定的行或列，并支持三种形式的筛选：固定列名(items)、正则表达式(regex)以及模糊查询(like)，并通过axis参数来控制是行方向或列方向的查询...等在某些情况下也会非常高效，但对于filter、get、lookup以及at/iat等其实则并不常用。

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直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。这意味着Pivot无法处理重复的值。 ? 旋转名为df 的DataFrame的代码 如下： ?...考虑一个二维矩阵，其一维为“ B ”和“ C ”（列名），另一维为“ a”，“ b ”和“ c ”（行索引）。 我们选择一个ID，一个维度和一个包含值的列/列。...要记住：Explode某物会释放其所有内部内容-Explode列表会分隔其元素。 Stack 堆叠采用任意大小的DataFrame，并将列“堆叠”为现有索引的子索引。...Join 通常，联接比合并更可取，因为它具有更简洁的语法，并且在水平连接两个DataFrame时具有更大的可能性。连接的语法如下： ?...例如，考虑使用pandas.concat（[df1，df2]）串联的具有相同列名的 两个DataFrame df1 和 df2 ： ?

13.3K20

Pandas数据分析

默认情况下，它会考虑所有列，如果只想根据某些列删除重复项，可以将这些列名作为参数传递给subset参数 movie3.drop_duplicates(subset='title_year',keep='...与添加行的方法类似，需要多传一个axis参数 axis的默认值是index 按行添加 向DataFrame添加一列，不需要调用函数，通过dataframe['列名'] = ['值'] 即可 通过dataframe...['列名'] = Series对象 这种方式添加一列 数据连接 merge 数据库中可以依据共有数据把两个或者多个数据表组合起来，即join操作 DataFrame 也可以实现类似数据库的join操作，...Pandas可以通过pd.join命令组合数据，也可以通过pd.merge命令组合数据，merge更灵活，如果想依据行索引来合并DataFrame可以考虑使用join函数 how = ’left‘ 对应...方法 只能水平连接两个DataFrame对象 对齐是靠被调用的DataFrame的列或行索引和另一个DataFrame的列或行索引 默认是内连接（也可以设为左连接、外连接、右连接）

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