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在Pandas中连接，但保留重复的列名

，可以使用merge()函数来实现。merge()函数可以根据指定的列名将两个DataFrame进行连接，并且保留重复的列名。

具体步骤如下：

导入Pandas库：import pandas as pd
创建两个DataFrame：df1和df2
使用merge()函数进行连接，并指定连接的列名：result = pd.merge(df1, df2, on='column_name') 其中，column_name是要连接的列名。
如果两个DataFrame中存在重复的列名，merge()函数会自动在重复的列名后添加后缀_x和_y，以区分它们来自于哪个DataFrame。
如果需要保留重复的列名，可以通过suffixes参数来自定义后缀：result = pd.merge(df1, df2, on='column_name', suffixes=('_left', '_right')) 这样，重复的列名将分别添加_left和_right后缀。

连接的结果将会是一个新的DataFrame，包含了两个原始DataFrame中连接的数据，并保留了重复的列名。

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相关搜索:pandas by但保留原始索引和重复聚合值 Pandas dataframe:保留具有重复项的行 Python Pandas - Groupby和Mean，但保留列名 rails中重复的列名 SQLite给出“重复的列名”，但没有重复的列名使用动态列名处理连接中的pandas列名删除pandas中具有相同列名的重复列删除几列中的重复值，但保留行删除重复行，但保留其数据的联合删除重复项，但优先保留pandas中的第一项

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发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/113334.html原文链接：https://javaforall.cn

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