Pandas使用pandas.merge()进行数据合并时，如何为所有列名添加后缀

在本文中，我们将介绍如何使用pandas.merge()合并数据时，为所有列名添加后缀。

Pandas.merge()简介

pandas中的merge()函数可以用来合并两个DataFrame对象，类似于SQL中的JOIN操作。它可以接受一个或多个DataFrame对象，并可以选择连接方式（inner, outer, left, right）以及连接的关键字（on, left_on, right_on）。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'c', 'd'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'd', 'e'],
                    'value2': [5, 6, 7]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(merged_df)

输出结果为：

  key  value  value2
0   b      2      5
1   d      4      6

添加后缀

在使用pandas.merge()合并数据时，如果两个DataFrame对象中有相同的列名，那么合并后的结果会自动添加后缀以区分。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'c', 'd'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'd', 'e'],
                    'value': [5, 6, 7]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

print(merged_df)

输出结果为：

  key  value_x  value_y
0   b        2        5
1   d        4        6

可以看到，由于df1和df2中都有一个名为’value’的列，所以在合并后的结果中，这两个列被分别命名为’value_x’和’value_y’。但如果我们想为所有列都添加后缀，怎么办呢？

我们可以使用DataFrame的add_suffix()方法来为所有列添加后缀。例如，我们可以为df1和df2中的所有列都添加后缀’_df1’和’_df2’：

df1 = df1.add_suffix('_df1')
df2 = df2.add_suffix('_df2')

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='key_df1', right_on='key_df2')

这样，在合并时，所有列都会被自动添加后缀’_df1’和’_df2’，从而避免列名冲突问题。

自定义后缀

有时候，我们可能不想使用自动生成的后缀’_x’和’_y’，而是希望自定义后缀名称。这也很简单，只需要在merge()函数中指定suffixes参数即可。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'c', 'd'],
                    'value': [1, 2, 3, 4]})

df2 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'd', 'e'],
                    'value': [5, 6, 7]})

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key', suffixes=('_df1', '_df2'))

print(merged_df)

输出结果为：

   key  value_df1  value_df2
0   b         2          5
1   d         4          6

可以看到，在添加了自定义后缀’_df1’和’_df2’之后，合并后的结果使用了新的列名。

总结

在使用pandas.merge()合并数据时，如果两个DataFrame对象中有相同的列名，可以使用DataFrame的add_suffix()方法或merge()函数的suffixes参数来为所有列添加后缀。这样可以避免列名冲突问题，从而更方便地对数据进行处理和分析。同时，我们还可以根据需求自定义后缀名称，以达到更好的可读性效果。