在处理数据分析任务时，通常需要将来自多个源的数据组合到单个数据框中。 Pandas 提供了多种执行数据框连接的方法，其中之一是 merge()，它使我们能够基于公共列组合数据框。
假设我们有两个数据框：
restaurant_ids_dataframe:
| Column Name | Data Type |
|---|---|
| business_id | int |
| categories | object |
| city | object |
| full_address | object |
| latitude | float |
| longitude | float |
| name | object |
| neighborhoods | object |
| open | bool |
| review_count | int |
| stars | float |
| state | object |
| type | object |
restaurant_review_frame:
| Column Name | Data Type |
|---|---|
| business_id | int |
| date | object |
| review_id | int |
| stars | float |
| text | object |
| type | object |
| user_id | int |
| votes | int |
目标是使用 DataFrame.join 将这些数据帧组合成单个数据帧（） 方法。我们通常期望在公共列business_id 上执行联接。但是，当尝试以下代码行时：
restaurant_review_frame.join(other=restaurant_ids_dataframe, on='business_id', how='left')
我们收到错误：
Exception: columns overlap: Index([business_id, stars, type], dtype=object)
要解决此问题，我们应该使用 merge() 方法，并指定on 参数中的公共列。 merge() 方法旨在处理重叠列并相应地组合数据帧。语法为：
<code class="python">import pandas as pd pd.merge(restaurant_ids_dataframe, restaurant_review_frame, on='business_id', how='outer')</code>
这里，how 参数定义要执行的连接类型。在本例中，我们使用了 external，它执行完整的外连接，组合两个数据帧中的所有行。
此外，我们可以使用 suffixes 参数指定合并列的后缀，从而允许我们自定义结果数据框中的列名称。例如，要将列后缀为 star_restaurant_id 和 star_restaurant_review，我们可以使用：
<code class="python">pd.merge(restaurant_ids_dataframe, restaurant_review_frame, on='business_id', how='outer', suffixes=('_restaurant_id', '_restaurant_review'))</code>merge() 方法提供了一组全面的参数，可以对连接操作提供细粒度的控制，从而实现高效且准确的数据框组合。
以上是如何解决将 Pandas 数据框与'join()”组合时出现的列重叠错误？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
