将两列合并在一起，并将其原始列名保留为单独的列

，可以使用数据库中的连接操作或者编程语言中的字符串拼接操作来实现。

在数据库中，可以使用SQL语句的JOIN操作来合并两个表，并将原始列名保留为单独的列。具体操作如下：

SELECT table1.column1 AS column1_name, table2.column2 AS column2_name
FROM table1
JOIN table2 ON table1.id = table2.id;

其中，table1和table2是要合并的两个表，column1和column2是要合并的两列，column1_name和column2_name是合并后的列名。

在编程语言中，可以使用字符串拼接操作来合并两列，并将原始列名保留为单独的列。具体操作如下（以Python为例）：

import pandas as pd

# 创建两个列
column1 = ['A', 'B', 'C']
column2 = [1, 2, 3]

# 合并两列
df = pd.DataFrame({'column1_name': column1, 'column2_name': column2})

# 输出合并后的结果
print(df)

以上代码使用了Python的pandas库来进行列合并操作，通过创建一个DataFrame对象，并指定列名，然后将两列数据传入，最后输出合并后的结果。

这种操作适用于需要将两个数据源的相关列进行合并，并保留原始列名的场景。例如，合并两个表格的某些列，或者将两个数据集的某些字段进行拼接等。

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Day5：R语言课程（数据框、矩阵、列表取子集）

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《SQL开发样式指南》，让你的SQL代码更加规范

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Pandas 秘籍：6~11

我们可以像在第 2 步中那样将级别连接在一起，但是将它们保留为单独的列更有意义。更多默认情况下，在分组操作结束时，pandas 将所有分组列放入索引中。...它最多包含五个参数，其中两个参数对于理解如何正确重塑数据至关重要： id_vars是您要保留为列且不重塑形状的列名列表 value_vars是您想要重整为单个列的列名列表 id_vars或标识变量保留在同一列中...我们可以更进一步，将年龄分为最小年龄和最大年龄两个单独的列，但是通常以这种方式指代整个年龄组，因此我们将其保持不变。步骤 6 显示了将所有数据连接在一起的两种不同方法之一。...这些列进入索引后，即可像在步骤 3 中一样操作unstack。请注意，当我们拆开数据帧时，pandas 会保留原始的列名（在这里，它只是一个列Value），并创建一个以旧列名为上层的多重索引。...我们将它们以列的形式推出。pivot_table方法将columns参数中使用的列名称保留为列索引的名称。重置索引后，该名称变得毫无意义，我们使用rename_axis将其删除。

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