Python 如何将pandas作为SQL进行内部连接，遇到了下面的问题

我有两个df名为“df”，第二个名为“topwud”

当我连接这两个数据帧时，使用BOMCPNO和PRTNO作为连接列进行bt内部连接

像

然后我得到了这个数据帧

我不希望公共名称为PRTNO_x和PRTNO_y，我只希望在结果数据帧中保留PRTNO_x作为名称“PRTNO”，这是默认名称。 请帮帮我：）

试试这个-

pd.merge(df1, top_wud, on=['BOMCPNO', 'PRTNO'])

不过，这将只返回BOMCPNO和PRTNO在两个数据帧中都存在的值，因为默认合并类型是内部合并

因此，您可以将这个合并的df大小与第一个进行比较，看看它们是否相同，如果相同，您可以对两列进行合并，或者只删除/重命名后缀为x/y的B列

我会花时间确定这些值是否确实相同并且存在于两个数据帧中，在这种情况下，您可能希望执行外部合并：

pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'], how='outer')

然后，您可以做的是删除重复的行（可能还有任何NaN行），这将为您提供一个干净的合并数据帧

merged_df.drop_duplicates(cols=['BOMCPNO', 'PRTNO'],inplace=True)

也可以尝试其他类型的连接，因为我不知道你到底想要什么，我认为它是左内

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如果它解决了您的问题，请选中此选项。

为什么不在生成结果后删除该列并重命名您想要的列？把它作为流程的一部分，还有其他方法吗？把BOMCPNO设置为df的索引，把PRTNO设置为top_wud的索引，然后对左右索引执行merge，pd.merge（df.set_index（'BOMCPNO'），top_wud.set_index（'PRTNO'），left_index=True，right_index=True）？

merged_df.drop_duplicates(cols=['BOMCPNO', 'PRTNO'],inplace=True)