我嘗試根據特定列（“文件名”）使用 pd.merge() 合并 4 個 csv 文件。我讀到合并僅適用于兩個數據幀，而是嘗試按連續步驟合并前兩個數據幀，然后是第三個數據幀，然后是第四個數據幀。這最終成功了，代碼如下：combine = pd.merge(file1, file2, on='filename', how='inner')combine1 = pd.merge(combine, file3, on='filename', how='inner')combine2 = pd.merge(combine1, file4, on='filename', how='inner')產生以下結果：filename, count_x, count_y, count_x, count_yM116_13331848_13109013422677.jpg, 21, 11, 18, 16M116_13331848_13109013387678.jpg, 21, 13, 13, 18M116_13331848_13109013329679.jpg, 19, 15, 16, 15M116_13331848_13109013424677.jpg, 18, 13, 16, 15M116_13331848_13109013385678.jpg, 17, 12, 15, 13正如您所看到的，該過程在列上生成了令人困惑的標題。因此，我嘗試使用 suffixes 參數來控制這些標頭。但是，這只適用于第一個 pd.merge() 命令，不適用于第二個/第三個命令。這是我的完整腳本：如何將我自己的標題歸因于組合 df 中的每一列？謝謝你，R
1 回答
滄海一幻覺
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也許您可以suffixes在合并中使用參數來控制列名稱。來自pandas 合并文檔：
將 DataFrame df1 和 df2 與附加到任何重疊列的指定左后綴和右后綴合并。
在上面，類似：
combine = pd.merge(file1, file2, on='filename', how='inner', suffixes=('_file1', '_file2'))
其他方面也類似merge。這樣你就可以在合并時知道計數來自哪里。
例子：
# Creating Dataframes
df1 = pd.DataFrame({'col1': ['foo', 'bar', 'baz'], 'count': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'col1': ['foo', 'bar', 'baz'], 'count': [5, 6, 7]})
df1：
col1 count
0 foo 1
1 bar 2
2 baz 3
df2：
col1 count
0 foo 5
1 bar 6
2 baz 7
合并
pd.merge(df1, df2, on='col1', suffixes=('_df1', '_df2'))
結果：
col1 count_df1 count_df2
0 foo 1 5
1 bar 2 6
2 baz 3 7
更新
鑒于您有四個數據框，也許您可以嘗試：
# Combine two of them
combine1 = pd.merge(file1, file2, on='filename', how='inner', suffixes=('_file1', '_file2'))
# Combine other two
combine2 = pd.merge(file3, file4, on='filename', how='inner', suffixes=('_file3', '_file4'))
# Now combine the combined dataframes
combine = pd.merge(combine1, combine2, on='filename', how='inner')
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