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python - 尝试合并 2 个数据帧但得到 ValueError

coder 2023-05-23 原文

这是我保存在两个变量中的两个数据框:

> print(df.head())
>
          club_name  tr_jan  tr_dec  year
    0  ADO Den Haag    1368    1422  2010
    1  ADO Den Haag    1455    1477  2011
    2  ADO Den Haag    1461    1443  2012
    3  ADO Den Haag    1437    1383  2013
    4  ADO Den Haag    1386    1422  2014
> print(rankingdf.head())
>
           club_name  ranking  year
    0    ADO Den Haag    12    2010
    1    ADO Den Haag    13    2011
    2    ADO Den Haag    11    2012
    3    ADO Den Haag    14    2013
    4    ADO Den Haag    17    2014

我正在尝试使用以下代码合并这两个:

new_df = df.merge(ranking_df, on=['club_name', 'year'], how='left')

添加 how='left' 是因为我的ranking_df 中的数据点少于标准df 中的数据点。

预期的行为是这样的:

> print(new_df.head()) 
> 

      club_name  tr_jan  tr_dec  year    ranking
0  ADO Den Haag    1368    1422  2010    12
1  ADO Den Haag    1455    1477  2011    13
2  ADO Den Haag    1461    1443  2012    11
3  ADO Den Haag    1437    1383  2013    14
4  ADO Den Haag    1386    1422  2014    17

但我收到此错误:

ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

但我不想使用 concat，因为我想合并树而不仅仅是添加它们。

另一个在我看来很奇怪的行为是，如果我将第一个 df 保存到 .csv，然后将该 .csv 加载到数据框中，我的代码就可以工作。

代码:

df = pd.DataFrame(data_points, columns=['club_name', 'tr_jan', 'tr_dec', 'year'])
df.to_csv('preliminary.csv')

df = pd.read_csv('preliminary.csv', index_col=0)

ranking_df = pd.DataFrame(rankings, columns=['club_name', 'ranking', 'year'])

new_df = df.merge(ranking_df, on=['club_name', 'year'], how='left')

我认为它与 index_col=0 参数有关。但是我不知道要修复它而不必保存它，这无关紧要，但我必须这样做是一种烦恼。

最佳答案

在您的一个数据框中，年份是一个字符串，另一个是 int64 您可以先转换它然后加入(例如 df['year']=df['year'].astype(int) 或 RafaelC 建议的 df.year.astype(int) )

编辑:还请注意 Anderson Zhu 的评论:以防万一您的数据框中有 None 或缺少值，您需要使用 Int64 而不是 int。见引用 here .

关于python - 尝试合并 2 个数据帧但得到 ValueError，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/50649853/

ValueErrorpythoncode39Haagpandasdataframe

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