合并两个熊猫数据框

Question

我已经多次看到这个问题，但答案对我不起作用。我有两个数据框，split_df 和 csv_df，我试图将它们合并到一个名为 key 的列上。

这是来自split_df的前5个项目

        key        tags
2785  30000        ipv6
2785  30000  networking
2785  30000    wireless
2785  30000   standards
2785  30000      satcom

这是来自csv_df 的前 5 个项目

     key
0  30000
1  30002
2  31288
3  33630
4  31663

当我运行这个合并语句时：

common_df = pd.merge(split_df,csv_df, on=['key'], suffixes=('_left', '_right'))

我明白了：

Empty DataFrame
Columns: [key, tags]
Index: []

进程以退出代码 0 结束

我无法弄清楚为什么合并对我不起作用。有什么建议吗？

我在两者上都有索引（并且已经将它们与它们合并）

csv_df.set_index('key')
split_df.set_index('key')

我对 Pyton 和 Pandas 很陌生

谢谢！

Answer 1

从上面的代码这对我有用：

In [11]: pd.merge(split_df,csv_df, on=['key'], suffixes=('_left', '_right'))
Out[11]:
     key        tags
0  30000        ipv6
1  30000  networking
2  30000    wireless
3  30000   standards
4  30000      satcom

我怀疑您的数据框中的列类型 key 不同（而我的 int 相同）。

其中一个很可能是字符串（另一个是浮点数/整数）。

In [12]: split_df["key"] = split_df["key"].apply(str)

In [13]: pd.merge(split_df,csv_df, on=['key'], suffixes=('_left', '_right'))
Out[13]:
Empty DataFrame
Columns: [key, tags]
Index: []

如果它们都是字符串：

In [14]: csv_df["key"] = csv_df["key"].apply(str)

In [15]: pd.merge(split_df,csv_df, on=['key'], suffixes=('_left', '_right'))
Out[15]:
     key        tags
0  30000        ipv6
1  30000  networking
2  30000    wireless
3  30000   standards
4  30000      satcom

Answer 2

您的一个数据框中的key 列是int，而另一个是str

split_df.key = split_df.key.astype(int)
csv_df.key = csv_df.key.astype(int)

pd.merge(split_df,csv_df, on=['key'], suffixes=('_left', '_right'))