在pandas中合并两个数据帧，多个相同的列名。找不到语法

在pandas中合并两个数据帧，当存在多个相同的列名时，可以使用suffixes参数来指定后缀以区分这些列。具体的语法如下：

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

其中，df1和df2是要合并的两个数据帧，column_name是用于合并的列名。suffixes参数用于指定后缀，_left将添加到df1中的重复列名后面，_right将添加到df2中的重复列名后面。

这样做的好处是可以保留重复列名的信息，并且不会导致列名冲突。合并后的结果将包含所有列，包括重复的列，但它们的列名会被添加上后缀以示区分。

以下是一个示例：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

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

输出结果为：

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

在这个例子中，A列是用于合并的列名，B列是重复的列名。合并后的结果中，B_left和B_right分别表示来自df1和df2的重复列。

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