<\/p>\n
Ein Fehler, der bei der Verwendung von Pandas auftreten kann, ist:<\/span><\/p>\n Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie versuchen, zwei Datenrahmen zu verbinden, die mindestens einen gemeinsamen Spaltennamen haben, und f\u00fcr den linken oder rechten Datenrahmen kein Suffix angegeben ist, um die Spalten im neuen Datenrahmen zu unterscheiden.<\/span><\/p>\n Es gibt zwei M\u00f6glichkeiten, diesen Fehler zu beheben:<\/span><\/p>\n L\u00f6sung 1: Geben Sie Suffixnamen an.<\/strong><\/span><\/p>\n L\u00f6sung 2: Verwenden Sie stattdessen die Zusammenf\u00fchrungsfunktion.<\/strong><\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie dieser Fehler in der Praxis behoben werden kann.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir versuchen, die folgenden zwei Datenrahmen zusammenzusetzen:<\/span><\/p>\n Wir erhalten eine Fehlermeldung, da die beiden Datenrahmen beide die Spalte \u201eSpieler\u201c gemeinsam nutzen, f\u00fcr den linken oder rechten Datenrahmen jedoch kein Suffix angegeben ist, um die Spalten des neuen Datenrahmens zu unterscheiden.<\/span><\/p>\n Eine M\u00f6glichkeit, diesen Fehler zu beheben, besteht darin, einen Suffixnamen f\u00fcr den linken oder rechten Datenrahmen anzugeben:<\/span><\/p>\n Eine andere M\u00f6glichkeit, diesen Fehler zu beheben, besteht darin, einfach die Funktion merge()<\/strong> zu verwenden, bei der dieses Problem beim Zusammenf\u00fcgen zweier Datenrahmen nicht auftritt:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass die Funktion merge()<\/strong> einfach alle Namen aus dem zweiten Datenrahmen entfernt, die bereits zum ersten Datenrahmen geh\u00f6ren.<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie zwei Pandas DataFrames im Index zusammen Ein Fehler, der bei der Verwendung von Pandas auftreten kann, ist: ValueError : columns overlap but no suffix specified: Index([‚column‘], dtype=’object‘) Dieser Fehler tritt auf, wenn Sie versuchen, zwei Datenrahmen zu verbinden, die mindestens einen gemeinsamen Spaltennamen haben, und f\u00fcr den linken oder rechten Datenrahmen kein Suffix angegeben ist, um die Spalten im neuen Datenrahmen […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n ValueError<\/span> : columns overlap but no suffix specified: Index(['column'], dtype='object')\n<\/strong><\/pre>\n df1. join<\/span> (df2, how = ' left<\/span> ', lsuffix=' left<\/span> ', rsuffix=' right<\/span> ')<\/strong><\/pre>\n df1. merge<\/span> (df2, how = ' left<\/span> ')<\/strong><\/pre>\n So reproduzieren Sie den Fehler<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create first data frame\n<\/span>df1 = pd. DataFrame<\/span> ({' player<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],\n ' points<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],\n ' assists<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})\n\n#create second data frame\n<\/span>df2 = pd. DataFrame<\/span> ({' player<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],\n ' rebounds<\/span> ': [4, 4, 6, 9, 13, 16],\n ' steals<\/span> ': [2, 2, 1, 4, 3, 2]})\n\n#attempt to perform left join on data frames\n<\/span>df1. join<\/span> (df2, how = ' left<\/span> ')\n\nValueError<\/span> : columns overlap but no suffix specified: Index(['player'], dtype='object')\n<\/strong><\/pre>\n So beheben Sie den Fehler<\/strong><\/span><\/h3>\n
#perform left join on data frames with suffix provided\n<\/span>df1. join<\/span> (df2, how = ' left<\/span> ', lsuffix=' left<\/span> ', rsuffix=' right<\/span> ')\n\n playerleft points assists playerright rebounds steals\n0 A 5 11 A 4 2\n1 B 7 8 B 4 2\n2 C 7 10 C 6 1\n3 D 9 6 D 9 4\n4 E 12 6 E 13 3\n5 F 9 5 F 16 2\n<\/strong><\/pre>\n #merge two data frames\n<\/span>df1. merge<\/span> (df2, how = ' left<\/span> ')\n\n\tplayer points assists rebounds steals\n0 A 5 11 4 2\n1 B 7 8 4 2\n2 C 7 10 6 1\n3 D 9 6 9 4\n4 E 12 6 13 3\n5 F 9 5 16 2\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So f\u00fchren Sie Pandas DataFrames \u00fcber mehrere Spalten hinweg zusammen<\/a>
So f\u00fcgen Sie einem Pandas DataFrame ein Numpy-Array hinzu<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"