dataframe merge后为左右表所有字段都添加后缀

在Pandas DataFrame的`merge`或`join`操作之后，如果你想要给新的DataFrame中来自右表的所有字段添加特定的后缀，可以这样做：

首先，合并两个DataFrame，例如使用`pd.merge`：

result_df = pd.merge(left_df, right_df, on='common_key', how='left') # 可能需要替换为实际的关键字列

然后，遍历右边DataFrame的列名，对每个列名添加后缀：

for old_col_name in right_df.columns:
    new_col_name = f"{old_col_name}_suffix"  # 将后缀替换为你想要的字符串
    result_df[new_col_name] = result_df.pop(old_col_name)

`pop`方法用于从DataFrame中移除并返回该列，然后我们将新列添加到结果DataFrame中，同时使用后缀命名。

这样一来，所有来自`right_df`的列都会带有指定的后缀。

相关问题

dataframe的merge

### 如何使用Pandas DataFrame进行合并操作

#### 使用`merge`函数的方法概述

在Pandas库中，`merge`函数用于执行数据库风格的连接操作。此功能允许基于一个或多个键将两组数据集组合在一起[^1]。

#### 基础语法结构

基本调用形式如下所示：

merged_df = pd.merge(left_dataframe, right_dataframe, how='join_type', on='common_column')

其中参数解释为：
- `left_dataframe`: 左侧的数据框。
- `right_dataframe`: 右侧的数据框。
- `how`: 指定要使用的连接方式（'inner','outer','left','right'）。
- `on`: 表明共同列名作为键来匹配记录。

#### 实际应用例子

考虑两个简单的DataFrame实例——用户表(`df_users`)和订单表(`df_orders`)，它们共享相同的'user_id'字段。为了获取每位用户的订单详情列表，可以采用内连接的方式只保留那些能在两张表格里都找到对应关系的部分。

import pandas as pd

# 创建样本数据帧
data_users = {'user_id': [1, 2], 'name': ['Alice', 'Bob']}
data_orders = {'order_id': [10, 20], 'amount': [150, 300], 'user_id': [1, 2]}
df_users = pd.DataFrame(data=data_users)
df_orders = pd.DataFrame(data=data_orders)

# 执行合并操作
result = df_users.merge(df_orders, on='user_id', how='inner')

print(result)

上述代码片段展示了如何通过指定公共列'user_id'来进行内部交集运算，从而得到一个新的包含所有符合条件条目的DataFrame对象[^4]。

#### 高级选项配置

除了基础设置外，还可以利用其他可选参数来自定义行为，比如当左右两侧具有不同名称的关键字时，则需分别指明`left_on`与`right_on`; 或者想要附加特定后缀到重叠列上则可通过`suffixes`属性完成[^5]。

pandas merge 字段存在一样

当你使用Pandas的`merge()`函数合并两个DataFrame时，如果源数据框中的某些字段与目标数据框中的字段存在相同的名称，Pandas会自动进行匹配并基于这些共同字段进行连接。这种匹配可以根据`on`参数指定的列名或者默认使用所有共享列来进行内连接（inner join），结果生成一个新的DataFrame，其中保留了两个数据框中匹配行的公共部分。

如果你想进行完全匹配（所有列都匹配），可以这样做：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['common_field_1', 'common_field_2'], how='inner')

如果有些字段不需要匹配，可以在`left_on`和`right_on`参数中分别指定左数据框和右数据框用于匹配的列，或者通过`suffixes`参数控制重复列名后的附加后缀，例如：

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='field_to_match', right_on='other_field_to_match', suffixes=('_df1', '_df2'))