在连接两个Pandas数据框架时，如果两个数据框架中的列名重复，那么连接时可能会出现一些问题，比如连接后的数据框架中的列名不好区分或者连接出来的结果不正确等。因此，我们需要防止列名重复。有以下几种方法可以实现：
rename方法来实现。例如：python
df1.rename(columns={'name':'name_1', 'age':'age_1'}, inplace=True)
df2.rename(columns={'name':'name_2', 'age':'age_2'}, inplace=True)
这样，df1和df2中的name和age列就被重命名为name_1、age_1、name_2和age_2。
on参数来指定连接时要使用的列名。例如：python
pd.merge(df1, df2, on=['id', 'name'])
这样，连接时将使用id和name这两列进行连接，而其他列将被自动删除。
add_prefix或add_suffix方法来实现。例如：python
df1.add_suffix('_1')
df2.add_suffix('_2')
这样，df1和df2中的所有列名都被添加了_1和_2的后缀。
join方法：join方法是一种连接数据框架的方法，它支持自动去重，即不会出现列名重复的情况。可以使用下面的代码来实现：python
df1.join(df2, lsuffix='_1', rsuffix='_2')
这里，lsuffix和rsuffix参数分别指定左边和右边的数据框架的列名后缀，从而确保不会出现列名重复的情况。
这里给出一个使用merge方法连接两个数据框架并避免列名重复的例子：
import pandas as pd
# 创建两个数据框架
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]})
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['David', 'Eve', 'Frank'], 'score': [80, 90, 70]})
# 重命名列名
df1.rename(columns={'name': 'name_1', 'age': 'age_1'}, inplace=True)
df2.rename(columns={'name': 'name_2', 'score': 'score_2'}, inplace=True)
# 使用merge方法连接两个数据框架
result = pd.merge(df1, df2, on='id')
# 打印结果
print(result)
输出结果：
id name_1 age_1 name_2 score_2
0 1 Alice 25 David 80
1 2 Bob 30 Eve 90
2 3 Charlie 35 Frank 70
在上面的例子中，我们首先使用rename方法将df1和df2的列名重命名，然后使用merge方法连接两个数据框架，并指定了连接时要使用的id列。由于df1和df2中的其他列名不重复，因此连接时不会出现问题。最后我们得到了一个新的数据框架result。
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