Pandas如何处理列名重复的情况？

在Pandas中，如果遇到列名重复的情况，有两种常见的处理方式：

1. **使用`drop_duplicates()`**：如果你只想删除重复的列名，而不是整个数据列，可以先将列名转换成Series，然后使用`drop_duplicates()`函数去除重复：

   duplicated_columns = df.columns[df.columns.duplicated()]
   df.drop_duplicates(subset=duplicated_columns, keep='first', inplace=True)

这里`keep='first'`表示保留第一个出现的列名，`inplace=True`会在原 DataFrame上进行修改。

2. **使用别名（aliasing）**：如果你想保留所有列并给它们新的名称，可以创建一个新的列名映射字典，然后利用`rename(columns=)`方法：

   column_map = {old_name: f"{old_name}_{i}" for i, old_name in enumerate(duplicated_columns)}
   df = df.rename(columns=column_map)

这将把每个重复的列名改为原来的列名加上下标的形式。