合并后移除右侧DataFrame键列并优化列名的优雅实现

给你两种贴合需求的简洁实现方式：

一、实现「较好」的列名：id、user_id、name #

利用合并时的suffixes参数标记重复列，再批量删除右侧的键列，不用手动指定列名：

import pandas as pd

users = pd.DataFrame({"id": [1,2,3], "name": ["Mark", "Elon", "Jeff"]})
orders = pd.DataFrame({"id": [1,2,3,4,5,6], "user_id": [2,3,2,1,1,3]})

# 合并时给右侧重复列加后缀_y，左侧保留原列名
orders_full = pd.merge(left=orders, right=users, how="left", left_on="user_id", right_on="id", suffixes=('', '_y'))
# 批量删除所有带_y后缀的右侧键列
orders_full = orders_full.drop(columns=[col for col in orders_full.columns if col.endswith('_y')])

二、实现「更优」的列名：order_id、user_id、user_name #

提前给表的列名做规范，从根源避免重复列，合并后直接得到目标结构：

import pandas as pd

users = pd.DataFrame({"id": [1,2,3], "name": ["Mark", "Elon", "Jeff"]})
orders = pd.DataFrame({"id": [1,2,3,4,5,6], "user_id": [2,3,2,1,1,3]})

# 提前规范列名，消除歧义
users = users.rename(columns={"id": "user_id", "name": "user_name"})
orders = orders.rename(columns={"id": "order_id"})

# 直接按user_id合并，无需后续处理
orders_full = pd.merge(left=orders, right=users, how="left", on="user_id")

两种方法都不用手动逐个删改列，第一种适合快速处理、保留原有核心列名的场景；第二种通过提前规范命名，让数据结构更清晰，后期维护更方便。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Victor Mayrink