如何解决将 Pandas 数据框与'join()”组合时出现的列重叠错误？

使用公共列上的 Merge 组合 Pandas 数据框

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。

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