可以通过以下步骤实现:
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 假设有两个DataFrames df1 和 df2
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12]})
# 合并DataFrames
merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
# 获取所有列名
all_columns = merged_df.columns
# 找到重复的列名
duplicated_columns = merged_df.columns.duplicated()
# 获取不重复的列名
unique_columns = merged_df.columns[~duplicated_columns]
# 输出结果
print("所有列名:", all_columns)
print("不重复的列名:", unique_columns)
以上代码将输出以下结果:
所有列名: Index(['A', 'B', 'B', 'C'], dtype='object')
不重复的列名: Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')
在这个例子中,合并后的DataFrame包含了'A'、'B'、'B'和'C'四个列名。其中,'B'是重复的列名。通过获取不重复的列名,我们可以得到'A'、'B'和'C'三个不同的列名。
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