Удалить ненужные столбцы после слияния

Question

def Merge_Name_Not_In_Nex(df_change,nex):
change_copy = df_change.copy()
df2 = change_copy[change_copy['NAMECHANGE'].isna()]
df = df2.merge(nex, how = "left",left_on = 'NAME',right_on = "NAME2", indicator = True).loc[lambda x : x['_merge'] == 'left_only']
Export_df(df,"NEW_TERM.csv")
return df

Я пытаюсь объединить левый и удалить все столбцы из правого, но он не выполняет то, что я хочу.

Вот некоторые примеры данных: DF1

                              NAME          NAMECHANGE
0      LM_Autopolsterung_Ja       Autosattlerei
1  LM_Motorradpolsterung_Ja   Motorradsattlerei
2  LM_Blumendekorationen_Ja  Blumenarrangements
3         LM_Bodenbeläge_Ja                 NaN
4    LM_Bootspolstereien_Ja      Bootssattlerei

DF2

                           NAME2                      NAMECHANGE
0      LM_Autopolsterung_Ja             LM_Autosattlerei_Ja
1  LM_Motorradpolsterung_Ja         LM_Motorradsattlerei_Ja
2  LM_Blumendekorationen_Ja        LM_Blumenarrangements_Ja
4    LM_Bootspolstereien_Ja            LM_Bootssattlerei_Ja
5  LM_Dekorationsartikel_Ja  LM_Verkauf von Dekoartikeln_Ja

Эти два сопоставляются. Работает хорошо, но после этого все следующие столбцы из второго кадра данных присоединяются

Answer 1

Похоже, вы используете датафрейм так:

df.drop (columns = ['B', 'C'])

Из документации: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop.html

Answer 2

Вот пример кода, который показывает, как отбрасывать ненужные столбцы.

del dataframe_name['column_name']