我正在尝试使用连续的合并操作合并多个数据框，我想为新合并的列名的名称添加一个后缀。 我的代码的简化版本如下所示：
from pandas import *
f0 = DataFrame(columns=['data'], data=[1,2,3], index=['a','b','c'])
f1 = DataFrame(columns=['data'], data=[4,5,6], index=['c','b','a'])
f2 = DataFrame(columns=['data'], data=[7,8,9], index=['a','c','b'])
merged = f0
merged = merged.merge(f1, left_index=True, right_index=True, suffixes=("_0", "_1"))
merged = merged.merge(f2, left_index=True, right_index=True, suffixes=("", "_2"))
print merged.columns
在 python 2.7 上使用 pandas 0.15.2 返回：
Index([u'data_0', u'data_1', u'data'], dtype='object')
虽然我会期待
Index([u'data_0', u'data_1', u'data_2'], dtype='object')
MatzeB
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看来你只是想要这个？
In [45]: pd.concat([f0,f1,f2],axis=1,ignore_index=True)
Out[45]:
0 1 2
a 1 6 7
b 2 5 9
c 3 4 8
后缀仅适用于第一次合并后没有重复列的情况（与第三次相比）
In [46]: merged1 = merged.merge(f1, left_index=True, right_index=True, suffixes=("_0", "_1"))
In [47]: merged1
Out[47]:
data_0 data_1
c 3 4
b 2 5
a 1 6
In [48]: merged1.merge(f2, left_index=True, right_index=True, suffixes=("", "_2"))
Out[48]:
data_0 data_1 data
a 1 6 7
c 3 4 8
b 2 5 9
jreback
于 2015-02-10
👍2
啊感谢您的解释，我错过了后缀仅适用于重复列名的事实。 实际上 concat 解决方案更简单。 为了记录： concat(... ignore_index=True) 与我想要的完全相反，但是使用 concat(... ignore_index=False) 效果很好。
MatzeB
于 2015-02-10
👍1
gr8
请记住，您通常不希望有重复的列
你可能想要一个多级结果 - 使用 keys 参数来连接
jreback
于 2015-02-10
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看来你只是想要这个？
后缀仅适用于第一次合并后没有重复列的情况（与第三次相比）