pd.merge 删除重复列 - Python

在进行数据合并时，我们经常会遇到两个（或更多）数据集有不同的列名，但列中的数据相同的情况。而使用pandas的merge()函数可以将这些数据集合并在一起。但是如果合并的数据集中包括重复的列名，就会出现问题。本文将介绍如何使用pd.merge()函数来删除重复的列名。

pd.merge()函数

merge()函数是pandas库中使用最广泛的函数之一。它允许我们将两个数据集基于相同的列名或其他键连接在一起。下面是一个简单的merge()函数示例：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [3, 4, 5, 6]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
print(merged_df)

这将输出以下结果：

  key  value_x  value_y
0   B        2        3
1   D        4        4

merge()函数将两个数据集连接在一起，并根据相同的键（'key'）合并它们。注意到这里结果中有两个名为'value'的列，这是因为每个输入数据集都有一个名为'value'的列，在合并时，为避免列名冲突，pandas自动添加了'_x'和'_y'后缀。

如何删除重复的列名

现在我们已经知道merge()函数是如何工作的，接下来我们将学习如何使用它来删除重复的列名。我们可以使用merge()函数的suffixes参数来提供自定义的后缀，以便避免列名的冲突。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [3, 4, 5, 6]})

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

这将输出以下结果：

  key  value_left  value_right
0   B          2            3
1   D          4            4

在这个示例中，我们使用了'suffixes'参数来为每个输入数据集的列添加'_left'和'_right'后缀。因此，在输出中，我们可以清楚地看到每个列来自哪个数据集。当在合并数据集时遇到冲突时，suffixes参数非常有用。

但是这样会保留重复的列，假如我们希望删除这些列，可以通过以下方式实现：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value': [3, 4, 5, 6]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', suffixes=('_left', '_right')).\
drop(['value_left', 'value_right'], axis=1)

print(merged_df)

这将输出以下结果：

  key
0   B
1   D

使用drop()函数并传入要删除的列名即可删除这些列。

总结

在处理数据集时，merge()函数是一个非常有用的工具。当存在重复的列名时，会出现列名冲突的问题。但是使用suffixes参数可以避免这个问题的发生，而使用drop()函数可以轻松删除数据集中的多余列。