解决 pandas 合并数据时出现 'MergeError: Passing 'suffixes' which cause duplicate columns' 错误的方法

在 pandas 中，当我们使用 merge() 函数合并两个 DataFrame 时，如果两个 DataFrame 中存在相同的列名，为了区分这些列，merge() 函数会要求我们提供一个 suffixes 参数。这个参数接受一个元组，其中第一个元素为添加到重复列名的前缀，第二个元素为添加到重复列名的后缀。例如，如果我们有两个名为 ‘状态’ 的列，我们可以设置 suffixes 为 (‘_x’, ‘_y’)，这样合并后的 DataFrame 中的列名将分别为 ‘状态_x’ 和 ‘状态_y’。
然而，如果你设置的 suffixes 参数导致合并后的 DataFrame 中出现重复的列名（例如，suffixes 为 (‘_x’, ‘_x’)），就会出现 ‘MergeError: Passing ‘suffixes’ which cause duplicate columns’ 错误。
下面是一个导致这个错误的示例：

import pandas as pd
# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'状态': ['已处理', '未处理', '已处理']})
df2 = pd.DataFrame({'状态': ['未处理', '已处理', '未处理']})
# 使用 merge() 函数合并 DataFrame，并设置 suffixes 参数为 ('_x', '_x')
result = pd.merge(df1, df2, on='状态', suffixes=('_x', '_x'))

上述代码会导致 ‘MergeError: Passing ‘suffixes’ which cause duplicate columns’ 错误，因为 suffixes 参数设置为 (‘_x’, ‘_x’)，导致合并后的 DataFrame 中存在重复的列名 ‘状态_x’。
解决这个问题的方法是检查你的 suffixes 参数设置，确保它不会导致重复的列名。具体来说，你需要确保第二个元素（后缀）与第一个元素（前缀）不同。以下是一个正确的示例：

# 正确设置 suffixes 参数，避免出现重复列名
result = pd.merge(df1, df2, on='状态', suffixes=('_x', '_y'))

在这个示例中，suffixes 参数设置为 (‘_x’, ‘_y’)，这样合并后的 DataFrame 中的列名将分别为 ‘状态_x’ 和 ‘状态_y’，避免了重复列名的出现。
总结：在 pandas 中合并 DataFrame 时，如果未正确设置 suffixes 参数，可能会导致出现 ‘MergeError: Passing ‘suffixes’ which cause duplicate columns’ 错误。为了避免这个错误，你需要确保 suffixes 参数中的第二个元素（后缀）与第一个元素（前缀）不同。通过正确设置 suffixes 参数，你可以成功地合并 DataFrame，并避免出现重复的列名。