pd.merge 如果key有重复值left会有2个重复值

是的，如果使用 pd.merge 合并两个数据集时，如果 key 列有重复值，那么 left 数据集中就会存在重复值。具体来说，如果 key 列在 left 数据集中有两个相同的值，而在 right 数据集中只有一个相同的值，那么合并的结果中会有两条记录，left 数据集中的这两条记录都会和 right 数据集中的那条记录进行合并。

如果你希望避免这种情况，可以使用 pd.merge 的参数 suffixes 来为重复的列名添加后缀，或者使用 groupby 和聚合函数将重复的行合并成一行。

相关问题

pd.merge 如果右表的key有重复，左表会多出来一倍的计数，举例代码

假设有以下两个数据表：

import pandas as pd

left_df = pd.DataFrame({"key": ["A", "B", "C", "D"], "value": [1, 2, 3, 4]})
right_df = pd.DataFrame({"key": ["A", "B", "B", "C", "C", "C"], "value": [5, 6, 7, 8, 9, 10]})

左表 `left_df`：

| key | value |
| :-: | :---: |
| A | 1 |
| B | 2 |
| C | 3 |
| D | 4 |

右表 `right_df`：

| key | value |
| :-: | :---: |
| A | 5 |
| B | 6 |
| B | 7 |
| C | 8 |
| C | 9 |
| C | 10 |

如果使用 `pd.merge` 进行合并：

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on="key")
print(merged_df)

则会得到以下结果：

| key | value_x | value_y |
| :-: | :-----: | :-----: |
| A | 1 | 5 |
| B | 2 | 6 |
| B | 2 | 7 |
| C | 3 | 8 |
| C | 3 | 9 |
| C | 3 | 10 |

可以看到，由于右表中 key 为 "B" 和 "C" 的行出现了重复，因此在合并后的结果中，左表中对应的行也会出现重复。这是因为 `pd.merge` 默认使用的是 inner join，即只保留两个表中都存在的 key 对应的行。如果需要保留右表中所有的 key 对应的行，可以使用 outer join：

merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on="key", how="outer")
print(merged_df)

则会得到以下结果：

| key | value_x | value_y |
| :-: | :-----: | :-----: |
| A | 1 | 5 |
| B | 2 | 6 |
| B | 2 | 7 |
| C | 3 | 8 |
| C | 3 | 9 |
| C | 3 | 10 |
| D | 4 | NaN |

可以看到，在使用 outer join 后，左表中没有对应 key 的行也被保留了下来，并用 NaN 填充了对应的列。

pd.merge 重复

pd.merge是pandas库中用于合并数据的函数。如果在使用pd.merge时出现重复的数据，可能是因为合并的两个数据集中存在相同的列名，导致合并时出现冲突。可以通过指定suffixes参数来解决这个问题，该参数可用于添加后缀区分重复列名，例如：

merged_data = pd.merge(df1, df2, on='key', suffixes=('_left', '_right'))

这将在合并后的数据集中对重复列名添加"_left"和"_right"后缀。