使用Pandas合并列，但不合并“键”列是一种常见的数据处理操作。在数据分析和处理过程中，我们经常需要将多个数据集按照某个共同的键值进行合并，以便进行进一步的分析和计算。然而，有时候我们只想合并除了键列之外的其他列，这就需要使用Pandas提供的特定功能来实现。
为了更好地理解如何合并列但不合并键列，让我们以一个简单的例子来说明。假设我们有两个数据集，一个包含销售订单的信息，另一个包含订单产品的详细信息。两个数据集都有一个共同的键列，即订单号。我们想要将这两个数据集按照订单号进行合并，但只合并除了订单号之外的其他列。首先，我们需要导入Pandas库并读取这两个数据集。然后，我们可以使用merge()函数来合并数据集。在merge()函数中，我们需要指定要合并的数据集、合并的方式以及要合并的键列。下面是一个简单的示例代码：pythonimport pandas as pd# 读取订单信息数据集orders = pd.read_csv('orders.csv')# 读取订单产品信息数据集order_products = pd.read_csv('order_products.csv')# 合并数据集，但不合并键列merged_data = pd.merge(orders, order_products, on='order_id', how='left', suffixes=('_order', '_product'))# 打印合并后的数据集print(merged_data)在上面的代码中，我们首先导入了Pandas库，并使用read_csv()函数读取了两个数据集。然后，我们使用merge()函数将这两个数据集按照订单号进行合并。在merge()函数中，我们指定了要合并的数据集、合并的方式（左连接）以及要合并的键列（order_id）。此外，我们还使用了suffixes参数来为合并后的列名添加后缀，以区分两个数据集的列名。接下来，让我们来看一下合并后的数据集是什么样的。运行上面的代码后，我们会得到一个包含合并后数据的DataFrame对象。这个DataFrame对象将包含订单信息和订单产品信息，并且除了订单号之外的其他列都会被合并。案例代码：pythonimport pandas as pd# 读取订单信息数据集orders = pd.read_csv('orders.csv')# 读取订单产品信息数据集order_products = pd.read_csv('order_products.csv')# 合并数据集，但不合并键列merged_data = pd.merge(orders, order_products, on='order_id', how='left', suffixes=('_order', '_product'))# 打印合并后的数据集print(merged_data)通过上述案例代码，我们可以实现将两个数据集按照订单号进行合并，但只合并除了订单号之外的其他列。这对于数据分析和处理过程中的一些特定需求非常有用。