熊猫合并意外产生后缀

Question

我正在将两个 Pandas DataFrame 合并在一起，并得到“_x”和“_y”后缀。易于复制下面的示例。我尝试将, suffixes=(False, False) 添加到合并中，但它返回错误：ValueError: columns overlap but no suffix specified: Index(['f1', 'f2', 'f3'], dtype='object')。我必须在这里遗漏一些明显的东西？我理解为什么使用 join 会发生这种情况，但我没想到它会用于合并。

请忽略复制切片错误。我不知道为什么它没有在第 10 行抛出这个错误，而是在第 17 行抛出它。（如果你知道，上面有一个悬而未决的问题here！）

系统详情： 视窗 10
康达 4.8.2
Python 3.8.3
熊猫 1.0.5 py38he6e81aa_0 conda-forge

import pandas as pd

#### Build an example DataFrame for easy-to-replicate example ####
myid = [1, 1, 1, 2, 2]
myorder = [3, 2, 1, 2, 1]
y = [3642, 3640, 3632, 3628, 3608]
x = [11811, 11812, 11807, 11795, 11795]
df = pd.DataFrame(list(zip(myid, myorder, x, y)), 
                  columns =['myid', 'myorder', 'x', 'y']) 
df.sort_values(by=['myid', 'myorder'], inplace=True) #Line10
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
display(df.style.hide_index())

### Typical analysis on existing DataFrame, Error occurs in here ####
for id in df.myid.unique():
    tempdf = df[mygdf.myid == id]
    tempdf.sort_values(by=['myid', 'myorder'], inplace=True) #Line17
    tempdf.reset_index(drop=True, inplace=True)
    for i, r in tempdf.iloc[1:].iterrows():
        ## in reality, calling a more complicated function here
        ## this is just a simple example
        tempdf.loc[i, 'f1'] = tempdf.x[i-1] - tempdf.x[i]
        tempdf.loc[i, 'f2'] = tempdf.y[i-1] - tempdf.y[i]
        tempdf.loc[i, 'f3'] = tempdf.y[i] +2
   
    what_i_care_about = ['myid', 'myorder', 'f1', 'f2', 'f3']

    df = pd.merge(df, tempdf[what_i_care_about], 
                  on=['myid', 'myorder'], how='outer')
    del tempdf

display(df.style.hide_index())

Answer 1

您的问题是您没有合并的列对于两个源 DataFrame 都是通用的。 Pandas 需要一种方式来说明哪个来自哪里，所以它添加了后缀，默认为左侧的 '_x' 和右侧的 '_y'。

如果您对保留列的源数据框有偏好，那么您可以设置后缀并相应地进行过滤，例如，如果您想保留左侧的冲突列：

# Label the two sides, with no suffix on the side you want to keep
df = pd.merge(
    df, 
    tempdf[what_i_care_about], 
    on=['myid', 'myorder'], 
    how='outer',
    suffixes=('', '_delme')  # Left gets no suffix, right gets something identifiable
)
# Discard the columns that acquired a suffix
df = df[[c for c in df.columns if not c.endswith('_delme')]]

或者，您可以在合并之前删除每个冲突列中的一个，这样 Pandas 就无需分配后缀。