为什么不应用pandas join-on-join后缀

Pandas是一个强大的数据分析和处理工具，它提供了许多用于数据操作和转换的功能。其中，join操作是一种常用的数据合并方法，用于将两个或多个数据集按照指定的列进行连接。

然而，在使用Pandas的join操作时，应该避免使用join-on-join后缀。这是因为join-on-join后缀可能会导致数据集连接的结果不准确或不符合预期。具体原因如下：

1. 数据冗余：使用join-on-join后缀可能会导致连接结果中出现冗余的列。这是因为join-on-join后缀会在连接过程中自动添加后缀以区分重复的列名，从而导致最终结果中存在多个相同的列。
2. 数据丢失：使用join-on-join后缀可能会导致连接结果中丢失部分数据。这是因为join-on-join后缀会在连接过程中自动重命名重复的列，从而导致某些列无法正确匹配，进而导致数据丢失。
3. 代码可读性差：使用join-on-join后缀可能会使代码变得难以理解和维护。由于连接结果中存在冗余的列和重命名的列，代码的可读性会降低，增加了代码的复杂性和理解难度。

为了避免以上问题，建议在使用Pandas进行数据连接时，使用明确的列名进行连接，而不是依赖于自动添加后缀的join-on-join后缀。可以通过指定连接列的名称或使用merge函数来实现数据连接。

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