如何加入这两个熊猫数据框？答案

【问题标题】：How to join these two pandas data frames?如何加入这两个熊猫数据框？
【发布时间】：2013-04-09 06:37:09
【问题描述】：

我无法将 DataFrame1 与 DataFrame2 连接起来，我怀疑这是由于其中一个具有 int64 索引而另一个具有字符串索引。如何将字符串索引也转换为 int64 索引（如果这确实是问题）？如果不是，如何合并这两个数据框？

数据帧1

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 9943 entries, 10029934 to 9962359
Data columns:
face_area     9943  non-null values
image_area    9943  non-null values
ratio         9943  non-null values
dtypes: int64(3)

数据帧2

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 9412 entries, 10029934 to 9962359
Data columns:
1        9412  non-null values
2        9412  non-null values
name     9412  non-null values
class    9412  non-null values
dtypes: float64(2), int64(1), object(1)

【问题讨论】：

您尝试了什么，结果如何？此外，指数中实际值的性质是什么？第二个只有第一个索引的字符串版本，还是完全不同？
如果您提供带有相应类型的小样本DataFrames 并添加请求的输出，我会更容易。
@BrenBam 刚刚找到了一个解决方案，如果您好奇，请在下面发布。

标签： python join dataframe pandas

【解决方案1】：

DataFrame2['id'] = DataFrame2.index.map(int)
DataFrame2.set_index('id')

这似乎已经解决了问题，我现在可以加入了。如果您有更优雅的解决方案，我仍然很乐意听到。

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用astype:

df.index = df.index.astype(int)

例子：

In [1]: df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['a', 'b'])

In [2]: df2 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['c', 'd'], index=['0','1'])

In [3]: df2.index = df2.index.astype(int)

In [4]: df1.join(df2)
Out[4]: 
   a  b  c  d
0  1  2  1  2
1  3  4  3  4

【讨论】：