熊猫合并失败并出现“FutureWarning：元素比较失败”答案

【问题标题】：Pandas merge failing with "FutureWarning: elementwise comparison failed"熊猫合并失败并出现“FutureWarning：元素比较失败”
【发布时间】：2019-11-25 18:50:06
【问题描述】：

我正在尝试合并两个数据框（一个来自我的数据库，一个来自 API）。数据帧收集得很好并且具有正确的数据类型，但是每当我尝试使用 pd.merge(df1, df2, on_left, on_right) 时，都会出现错误

FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar instead, but in the future will perform elementwise comparison

并返回一个空数据框

我看到的每一个地方，错误似乎都与类型错误有关（例如，FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar, but in the future will perform elementwise comparison）。

不过，我几乎可以肯定我的数据类型是正确的。

奇怪的是，这个错误似乎取决于我的 SQL 查询。即使数据类型或输出没有变化，更改用户 ID 似乎也能正常工作。

sql = """
        SELECT
        meeting_id, doccano_project_id, document_id, date_added,
        user_provided_date_time, speaker_id, start_time_in_s, stop_time_in_s,
        pauses, number_of_words
        FROM
        utterance JOIN meeting ON utterance.meeting_id = meeting.id
        AND
        meeting_id IN (SELECT DISTINCT
                        meeting_id
                        FROM
                        utterance
                        WHERE
                        speaker_id = %s)
        """
utt_df = pd.read_sql(sql, conn, params=(user_id,))


print(utt_df['document_id'].head())
print(docs_df['id'].head())
combined_df = pd.merge(utt_df, docs_df, left_on='document_id', 
    right_on='id')


0    1591
1    1592
2    1593
3    1594
4    1595
Name: document_id, dtype: int64

0    1635
1    1634
2    1633
3    1632
4    1631
Name: id, dtype: int64

print(set(utt_df['document_id']) == set(docs_df['id']))
# True

即使数据类型或数据帧的任何可观察方面没有差异，该代码也适用于某些 sql 查询，但不适用于其他查询。我希望它也适用于其他 sql 查询。

【问题讨论】：

标签： python sql pandas numpy merge

【解决方案1】：

我能够找到解决方案，但找不到原因。事实证明，当我更改查询方式时，我的查询参数（即 user_id）正在从 int 更改为 str。我无法观察到输出数据帧的任何变化，但将 str 转换为 int 可以解决问题。

【讨论】：