Python中Pandas数据合并问题求助

帖子内容：
（假设用户提供了类似下面的问题描述）
“我在用Pandas合并两个DataFrame时遇到了问题。df1和df2都有‘ID’列，但合并后有些行消失了，而且列名出现了重复。我用了merge()，但结果不对。请问该怎么正确合并数据？”

回复：
你遇到的问题很常见，通常是合并方式或参数设置不对。Pandas的merge()默认是内连接（inner），只保留两个表都有的键值行。如果数据丢失，可能是某些ID只存在于一个表中。列名重复则是因为两个表有同名的非键列。

这里给你一个完整的代码示例，演示几种常见的合并场景：

import pandas as pd

# 示例数据
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'Value_A': ['A1', 'A2', 'A3']})
df2 = pd.DataFrame({'ID': [2, 3, 4], 'Value_B': ['B2', 'B3', 'B4']})

# 1. 内连接（默认）：只保留两个表都有的ID
inner_merged = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner')
print("内连接结果:\n", inner_merged)

# 2. 左连接：保留所有df1的ID，df2没有的填NaN
left_merged = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='left')
print("\n左连接结果:\n", left_merged)

# 3. 外连接：保留所有ID，缺失值填NaN
outer_merged = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='outer')
print("\n外连接结果:\n", outer_merged)

# 4. 处理列名重复（若两个表有非键同名列，默认加后缀_x/_y）
df3 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2], 'Value': ['X1', 'X2']})
df4 = pd.DataFrame({'ID': [2, 3], 'Value': ['Y2', 'Y3']})
merged_suffix = pd.merge(df3, df4, on='ID', how='outer', suffixes=('_df3', '_df4'))
print("\n添加后缀避免列名重复:\n", merged_suffix)

关键点：

• 用how参数控制连接类型（inner、left、right、outer）。
• 列名重复时，用suffixes指定后缀区分。
• 如果键列名不同，用left_on和right_on分别指定。

建议： 先明确你需要哪种连接逻辑，再选对应的how参数。