Pandas:重命名相同数据帧中的重复列并合并

Pandas是一个基于Python的数据处理和分析工具库。它提供了一系列数据结构和函数，可以有效地进行数据清洗、转换、分析和可视化。

对于重命名相同数据帧中的重复列并合并的问题，可以使用Pandas的rename()函数和concat()函数来实现。

首先，使用rename()函数重命名数据帧中的重复列。该函数接受一个字典作为参数，字典的键表示旧的列名，字典的值表示新的列名。例如，我们有一个包含重复列的数据帧df，可以使用如下代码重命名重复列：

df = df.rename(columns={'duplicate_column_name': 'new_column_name'})

接着，使用concat()函数将重命名后的数据帧合并。该函数接受一个数据帧列表作为参数，可以将列表中的数据帧按照列进行合并。例如，我们有两个重命名后的数据帧df1和df2，可以使用如下代码将它们合并：

merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

在这个问题中，重命名相同数据帧中的重复列并合并的实际操作步骤如下：

1. 使用rename()函数重命名重复列，将其命名为不重复的新列名。
2. 使用concat()函数将重命名后的数据帧按照列进行合并。

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