使用pd.merge函数时,如果两个dataframe出现相同的列,则在合并过程中仅保留前面一个
时间: 2023-03-21 19:01:33 浏览: 1556
在使用`pd.merge()`函数时,如果两个DataFrame中存在相同列名的列,`merge()`函数会自动将这些列视为“连接键”(join key),并按照这些连接键进行合并。
如果你不想保留重复的列,可以使用`suffixes`参数来指定在列名冲突时要添加到列名末尾的后缀。
例如,假设你有两个DataFrame `df1`和`df2`,并且它们都有一个名为`col1`的列:
```
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'col1': [4, 5, 6], 'col3': ['d', 'e', 'f']})
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='col1', suffixes=('_left', '_right'))
print(merged_df)
```
输出结果为:
```
col1 col2 col3
0 1 a NaN
1 2 b NaN
2 3 c NaN
3 4 NaN d
4 5 NaN e
5 6 NaN f
```
在这个例子中,我们使用`suffixes`参数将左侧DataFrame中的`col1`列重命名为`col1_left`,将右侧DataFrame中的`col1`列重命名为`col1_right`,以避免重复列名。
可以看到,在合并结果中,只保留了一个`col1`列,而且它来自左侧的DataFrame。右侧的`col1`列被丢弃了,因为它与左侧的`col1`列具有相同的名称。