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合并具有某些匹配列名的Dataframe会导致重复的列

。当我们合并两个或多个Dataframe时，如果这些Dataframe具有相同的列名，合并操作将会导致重复的列。这是因为合并操作默认会保留所有的列，包括重复的列。

为了解决这个问题，我们可以采取以下几种方法：

  1. 重命名列名：在合并之前，可以通过重命名列名的方式，使得合并的Dataframe具有不同的列名。可以使用rename函数来实现列名的重命名。
  2. 指定合并的列：可以通过on参数来指定合并的列，只保留指定的列进行合并。例如，df1.merge(df2, on='column_name')将只保留指定的列进行合并，避免了重复的列。
  3. 删除重复的列：可以在合并之后，使用drop函数删除重复的列。可以通过指定列名或列索引来删除指定的列。
  4. 合并后重新索引：可以在合并之后，使用reindex函数重新索引Dataframe，确保每个列只出现一次。可以使用df.reindex(columns=[...])来重新索引列。

需要注意的是，以上方法都是通用的解决方案，不仅适用于合并具有某些匹配列名的Dataframe，也适用于其他合并操作中可能出现的重复列问题。

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设置verify_integrity参数为True，是为了避免结果中的行索引重复，但很可能会导致添加失败，所以需要先观察原始数据是否适合。...即使指定的name值与DataFrame中的行索引重复，也可以添加成功(verify_integrity不为True)。...merge(): 合并操作，只能用于合并两个DataFrame，且都是按列进行合并，只有当两个DataFrame的列名完全一样时才是按行合并的效果。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行。可以在结果中设置相同列名的后缀和显示连接列是否在两个DataFrame中都存在。...合并时根据指定的连接列(或行索引)和连接方式来匹配两个DataFrame的行，也可以设置相同列名的后缀，所以有时候join()和merge()可以相互转换。

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