pandas的concat方法合并时为什么多出了一列？

见具体代码，为什么合并时就多出了一个为‘hda’的一列 ？该名称的列在函数 intelligent_assistant()里，但并没有return出来。

代码如下：

df = ts_get_df(ts_code='002452.SZ', start_date='20210101', end_date='20211129')
print(df.tail(2))

hd = intelligent_assistant(df)
print(hd.tail(2))

target = pd.concat([df, hd], axis=1, ignore_index=False)
print(target.tail(2))

运行结果为：

          date  open   high   low  close        vol
217 2021-11-26  9.78  10.49  9.56   9.82  734842.83
218 2021-11-29  9.82  10.78  9.66  10.54  511907.42

      hdb   hdc
217  8.99  8.79
218  9.14  8.89

          date  open   high   low  close        vol        hda   hdb   hdc
217 2021-11-26  9.78  10.49  9.56   9.82  734842.83   9.881667  8.99  8.79
218 2021-11-29  9.82  10.78  9.66  10.54  511907.42  10.313333  9.14  8.89

打印df hd的columns看看

ignore_index=False

改为

ignore_index=True

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在 intelligent_assistant()里返回的有这一列，所以合并时出现该列，如果只有两列数据的话，合并结果正常。见如下：

import tushare as ts
import pandas as pd
df = ts.get_k_data(code='002452', start='2021-01-01', end='2021-11-29')
# hd = ts.intelligent_assistant(df)
# print(hd.tail(2))
hd=pd.DataFrame({'hdb':[8.99,9.14],'hdc':[8.79,8.89]},index=[217,218]) 
target = pd.concat([df.tail(2), hd], axis=1, ignore_index=False)
print(target.tail(2))

date  open  close   high   low    volume    code   hdb   hdc
217  2021-11-26  9.78   9.82  10.49  9.56  734843.0  002452  8.99  8.79
218  2021-11-29  9.82  10.54  10.78  9.66  511907.0  002452  9.14  8.89

问题找到了，是df作为入参传进intelligent_assistant()后被改变了原来的结构，在concat时用的是新的df而不是原来的df了，而被改变的df增加了‘hda’列，故而有此结果。

解决方法有二：
一：
对df 进行copy后再传入intelligent_assistant()里；

二：
在intelligent_assistant()里把新赋值的值给drop掉。