使用Pandas Merge函数合并数据时如何去除重复的键列

当使用pd.merge()时，只有通过on参数指定左右DataFrame相同名称的列作为关联键时，才会自动合并为单列不重复。如果你使用left_on + right_on分别指定不同名称的关联键，pandas默认会保留两侧的关联键列，这是符合设计逻辑的，方便用户后续核对关联结果。

两种解决方案 #

方案1：提前重命名右侧关联键，用on参数合并 #

提前将右侧的关联键重命名为和左侧一致，直接用on参数关联，只会保留1列关联键：

# 先重命名df2的关联键列
df2_selected = df2[['isin','issue_date']].rename(columns={'isin':'isin_code'})
# 用相同列名关联
result = pd.merge(df1, df2_selected, how='left', on='isin_code')

方案2：合并后删除不需要的重复列 #

如果不想修改原有合并逻辑，关联完成后直接删除右侧的isin列即可，你已经确认两列取值完全一致，删除后不会影响结果：

# 原有合并逻辑不变
result = pd.merge(df1,df2[['isin','issue_date']],how='left',left_on='isin_code',right_on = 'isin')
# 删除多余的isin列
result = result.drop(columns=['isin'])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user16746676