合并数据集后regime列拆分为regime_x和regime_y的原因是什么？

原因分析 #

• 你的合并代码中，左右表都包含regime列，且你通过left_on和right_on分别将其指定为连接键之一。由于pandas默认会保留两个表中名称相同的列（哪怕是连接键），并通过_x（左表）和_y（右表）后缀区分，因此出现了分裂的列。
• 这里无法直接用on参数统一指定连接键，因为其他键的列名大小写不一致：左表是country、year，右表是Country、Year，pandas会将它们视为不同列。

解决办法 #

方法1：合并后清理列 #

合并完成后删除多余列，并将保留列改回原名：

# 删除右表的regime_y列
output1.drop('regime_y', axis=1, inplace=True)
# 将regime_x重命名为regime
output1.rename(columns={'regime_x': 'regime'}, inplace=True)

方法2：合并时指定后缀再清理 #

通过suffixes参数设置其中一个后缀为空，后续删除多余列：

output1 = classen_gravity.merge(fdi, how="left", 
                                right_on=["Country", "Year", "regime"],
                                left_on=["country", "regime", "year"],
                                suffixes=('', '_drop'))
# 删除带_drop后缀的冗余列
output1.drop('regime_drop', axis=1, inplace=True)

方法3：先重命名列再统一键合并 #

先将右表的列名调整为与左表一致，再用on参数指定共同连接键，合并后自动保留单一regime列：

# 复制右表并重命名列（避免修改原数据）
fdi_renamed = fdi.copy().rename(columns={'Country': 'country', 'Year': 'year'})
# 使用统一键合并
output1 = classen_gravity.merge(fdi_renamed, how="left", 
                                on=["country", "year", "regime"])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19562955