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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