在pandas中执行join操作后，Dataframe变得比应有的大

是由于重复的列名导致的。当执行join操作时，如果两个Dataframe中存在相同的列名，join操作会将这些列进行合并，导致结果Dataframe中出现重复的列。

为了解决这个问题，可以使用suffixes参数来指定在合并重复列名时添加的后缀。suffixes参数是一个包含两个字符串的元组，分别表示左侧Dataframe和右侧Dataframe中重复列名的后缀。通过指定不同的后缀，可以避免列名冲突，确保结果Dataframe的大小与预期一致。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个示例Dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [7, 8, 9]})

# 执行join操作，并指定后缀
result = df1.join(df2, lsuffix='_left', rsuffix='_right')

print(result)

输出结果如下：

   A_left  B_left  A_right  B_right
0       1       4        1        7
1       2       5        2        8
2       3       6        3        9

在这个示例中，我们通过指定后缀"_left"和"_right"来避免了列名冲突，确保了结果Dataframe的大小与预期一致。

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