熊猫数据框：错误加入答案

【问题标题】：pandas dataframe: error joining熊猫数据框：错误加入
【发布时间】：2016-07-07 09:57:10
【问题描述】：

我有这两个数据框：

1) df
STATCODE    OCCDATE     COWNNUM     AGNTNUM
IF          20130725    50033901    61002624
IF          20130725    50033901    61002624
IF          20130725    50033901    61002624
IF          20130725    50033901    61002624

2) dfCus
CLNTNUM     CLTTYPE     CLTSEX
50033901    P           M
50033901    P           M
50055927    P           F

我运行此代码以创建具有标准命名的列，并且我想加入该列上的数据框。

df.index.names = ['ID']
dfCus.index.names = ['ID']
df['CLNTNUM'] = df.index
dfCus['CLNTNUM'] = dfCus.index
data = df.join(dfCus, how='inner', on='CLNTNUM')

但我收到此错误：

ERROR:
ValueError: columns overlap but no suffix specified: Index([u'CLNTNUM'], dtype='object')

你能帮我理解什么是错的吗？谢谢交流

【问题讨论】：

join 要求您在值冲突时指定 lhs 和 rhs 后缀，在这种情况下最好使用 df.merge(dfCus, left_index=True, right_index=True)

标签： python pandas join dataframe

【解决方案1】：

我觉得你需要merge，参数how='inner'是默认的，所以可以省略：

data = df.merge(dfCus, left_index=True, right_index=True)

而且这段代码可以省略：

df.index.names = ['ID']
dfCus.index.names = ['ID']
df['CLNTNUM'] = df.index
dfCus['CLNTNUM'] = dfCus.index

编辑1：

通过示例，您似乎需要在 df 中的 COWNNUM 和 dfCus 中的 CLNTNUM 上加入列 - 但您有重复的值，所以输出是：

print (df)
  STATCODE   OCCDATE   COWNNUM   AGNTNUM
0       IF  20130725  50033901  61002624
1       IF  20130725  50033901  61002624
2       IF  20130725  50033901  61002624
3       IF  20130725  50033901  61002624

print (dfCus)
    CLNTNUM CLTTYPE CLTSEX
0  50033901       P      M
1  50033901       P      M
2  50055927       P      F

df = df.merge(dfCus, left_on='COWNNUM', right_on='CLNTNUM')
print (df)
  STATCODE   OCCDATE   COWNNUM   AGNTNUM   CLNTNUM CLTTYPE CLTSEX
0       IF  20130725  50033901  61002624  50033901       P      M
1       IF  20130725  50033901  61002624  50033901       P      M
2       IF  20130725  50033901  61002624  50033901       P      M
3       IF  20130725  50033901  61002624  50033901       P      M
4       IF  20130725  50033901  61002624  50033901       P      M
5       IF  20130725  50033901  61002624  50033901       P      M
6       IF  20130725  50033901  61002624  50033901       P      M
7       IF  20130725  50033901  61002624  50033901       P      M

【讨论】：

【解决方案2】：

找到解决方案，即使用lsuffix：

data = df.join(dfCus, how='inner', on='CLNTNUM',lsuffix='_l')

【讨论】：