pandas merge suffixes

pandas merge suffixes

在 Pandas 中，merge() 函数用于将两个数据框（DataFrame）中的内容按照列名合并成一个新的数据框。有时候，如果两个数据框中有重复的列名，merge() 函数会自动添加后缀来区分这些列。本文将详细介绍 Pandas 中 merge() 函数的 suffixes 参数的用法。

什么是 suffixes 参数

在进行数据合并时，如果两个数据框中有相同列名的情况，Pandas 会为这些列添加后缀。默认情况下，Pandas 会在重复列名后添加 _x 和 _y 作为后缀。例如，如果两个数据框中都有 name 列，Pandas 合并后会将它们分别重命名为 name_x 和 name_y。

但是，有时候我们可能不希望使用默认的后缀，这时就可以通过 suffixes 参数来自定义后缀，使得合并后的数据框的列名更具可读性。

使用 suffixes 参数合并数据

下面我们将通过一个示例来演示如何使用 suffixes 参数来合并数据框。

首先，我们创建两个简单的数据框 df1 和 df2：

import pandas as pd

data1 = {'A': [1, 2, 3],
         'B': [4, 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'A': [7, 8, 9],
         'B': [10, 11, 12]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

现在，我们合并这两个数据框：

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

运行上面的代码，会输出合并后的数据框：

   A  B_left  B_right
0  1       4       10
1  2       5       11
2  3       6       12

可以看到，我们使用了 suffixes=('_left', '_right') 来指定合并后的列名后缀为 _left 和 _right。

总结

通过上面的示例，我们了解了 Pandas 中 merge() 函数的 suffixes 参数的用法。使用 suffixes 参数可以使合并后的数据框更具可读性，同时避免列名混淆的情况。在实际数据合并的过程中，根据具体需求来选择合适的后缀是非常重要的，可以提高代码的可读性和维护性。