Python 从熊猫索引中获取类

我有两个数据帧

df1=pd.DataFrame({'index':[1,2,3,4],'Name':['Andi','Boby','Charlie','Daniel'],'Occupation':['x','xxx','xxx','x']})

及

基于索引，我想得到基于索引的类，所以我通过合并df1和df2创建了另一个数据帧。我曾经

data1=df1.merge(df2,on='index',how='left')

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结果是我有两列职业x和职业y。如何合并数据帧而不使用那些占领x和占领y列，因此这些列将是索引、名称、占领、类

，而合并时指定

右

和

左

以避免占领x和占领y

您可以仅使用df2中的索引和类进行连接

data1=df1.join(df2[['Class']])

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尝试此操作，在合并前添加此行

df2.pop('Occupation') # this line needs to be added
data1=df1.merge(df2,on='index', how='left')

如果有多个这样的列，请尝试以下方法

cols = ['Col1', 'Col2'] # Add required columns of df2 here
data1=df1.merge(df2[cols],on='index', how='left')

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删除Occupation_x列并将Occupation_y列重命名为OccupationYes，这将是一项简单的工作，但当特性超过10个时，您将遇到问题。谢谢，假设我们有10多个功能，有没有办法避免制作功能1_x，功能1_y。使用right_on或left_on，我们需要指定所有的feaures。您可以在合并时使用

后缀=（''ux'，''uy'）

，将构成为col1_xcol1_y的重复列的名称设置为col和colu any_u字符串，然后通过regex（'u any_u字符串）删除这些列。谢谢，我正在寻找的内容。

cols = ['Col1', 'Col2'] # Add required columns of df2 here
data1=df1.merge(df2[cols],on='index', how='left')