如何避免使用pandas的_x _y列

要避免使用pandas的_x _y列，可以采取以下几种方法：

1. 使用rename()函数重命名列名：可以使用pandas的rename()函数来重命名列名，将_x和_y替换为更具描述性的名称。例如，可以使用以下代码将_x和_y列分别重命名为"列1"和"列2"：

df = df.rename(columns={'_x': '列1', '_y': '列2'})

1. 使用merge()函数时指定suffixes参数：如果是在使用merge()函数进行数据合并时出现x和y列，可以通过指定suffixes参数来避免这种情况。suffixes参数允许我们自定义后缀，以区分重复的列名。例如，可以使用以下代码来指定后缀"左"和"右"：

df = pd.merge(df1, df2, on='共同列名', suffixes=('_左', '_右'))

1. 使用join()函数时指定lsuffix和rsuffix参数：类似于merge()函数，join()函数也可以用于数据合并。在使用join()函数时，可以通过指定lsuffix和rsuffix参数来避免x和y列的冲突。例如，可以使用以下代码来指定后缀"左"和"右"：

df = df1.join(df2, lsuffix='_左', rsuffix='_右')

这些方法可以帮助我们避免使用pandas的_x _y列，使列名更加清晰和易于理解。在实际应用中，可以根据具体情况选择适合的方法来处理列名冲突。