如何在pandas dataframe中组合具有重复名称的列？

在pandas dataframe中，如果存在具有重复名称的列，可以使用多级列索引来组合这些列。下面是一种方法：

1. 首先，将具有重复名称的列重命名为不同的名称，以便在组合时不会发生冲突。可以使用rename()函数来实现这一点。

df = df.rename(columns={'duplicate_col': 'duplicate_col_1'})

1. 然后，使用MultiIndex.from_tuples()函数创建一个多级列索引对象，并将重复列的新名称作为元组传递给该函数。

df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('duplicate_col', 'duplicate_col_1')])

1. 最后，使用join()函数将具有相同名称的列组合在一起。

df = df.join(df[('duplicate_col', 'duplicate_col_1')])

这样，具有重复名称的列就会被组合在一起，并且可以通过多级列索引进行访问。

这种方法适用于任意数量的具有重复名称的列。如果有多个具有重复名称的列，可以按照上述步骤为每个重复列重命名，并使用join()函数将它们组合在一起。

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