pandas加入DataFrame强制后缀？

Question

如何在合并或连接上强制使用后缀.我知道如果碰撞有可能提供一个,但在我的情况下我将df1与df2合并,这不会引起任何碰撞但是再次合并使用后缀的df2但是我希望每个合并都有一个后缀因为如果我按照你的想象做不同的组合会让人感到困惑.

Answer 1

您可以在实际的DataFrame上强制使用后缀:

In [11]: df_a = pd.DataFrame([[1], [2]], columns=['A'])

In [12]: df_b = pd.DataFrame([[3], [4]], columns=['B'])

In [13]: df_a.join(df_b)
Out[13]: 
   A  B
0  1  3
1  2  4

通过附加列的名称:

In [14]: df_a.columns = df_a.columns.map(lambda x: str(x) + '_a')

In [15]: df_a
Out[15]: 
   A_a
0    1
1    2

现在连接不需要后缀校正,无论它们是否发生碰撞:

In [16]: df_b.columns = df_b.columns.map(lambda x: str(x) + '_b')

In [17]: df_a.join(df_b)
Out[17]: 
   A_a  B_b
0    1    3
1    2    4

Answer 2

从 pandas 0.24.2 版开始，您可以使用add_suffix方法为 DataFrame 上的列名添加后缀。

这使得带有 force-suffix 的单行合并命令更容易忍受，例如：

df_merged = df1.merge(df2.add_suffix('_2'))

Answer 3

当已经有一个同名的列时，Pandas 合并会给新列一个后缀，当我需要强制使用后缀的新列时，我创建一个空列，其中包含我想要加入的列的名称。

df["colName"] = "" #create empty column 
df.merge(right = "df1", suffixes = ("_a","_b"))

您可以稍后删除空列。

您可以对多列或 df.columns.values 中的每一列执行相同操作