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pands 不熟悉，就是拿来用一下，发现这个奇怪现象 
代码：
import pandas as pd # 初始化一个空的 DataFrame df = pd.DataFrame() # 添加列数据 df['Name'] = ['Alice', 'Bob', 'Charlie'] df['Age'] = [25, 30, 35] df_a = df.copy() df_b = df.copy() df_c = df.copy() df_d = df.copy() df_e = df.copy() meger_df = df.merge(df_a, on='Name', how='left', suffixes=('_x', '_a')) print(meger_df) meger_df = meger_df.merge(df_b, on='Name', how='left', suffixes=('_a', '_b')) print(meger_df) meger_df = meger_df.merge(df_c, on='Name', how='left', suffixes=('_b', '_c')) print(meger_df) meger_df = meger_df.merge(df_d, on='Name', how='left', suffixes=('_c', '_d')) print(meger_df) meger_df = meger_df.merge(df_e, on='Name', how='left', suffixes=('_d', '_e')) print(meger_df)  | 1 placeless 2024-03-27 20:23:10 +08:00  1 列名冲突时，suffix/prefix 才有效 1. df < df_a => Age + Age => Age_x, Age_a 2. df_a < df_b => Age_x, Age_a, + Age => Age_x, Age_a, Age 3. df_b < df_c => Age_x, Age_a, Age, +Age => Age_x, Age_a, Age_b, Age_c 以此类推 |
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