左连接表 pandas 出现问题（ValueError：您正在尝试合并 object 和 int64 列。）[重复]

Question

我有两个列表，我想加入其中一个。

这就是我生成第一个列表的方式：

# NB Oracle connection
first_list = pd.read_sql('SELECT firstname, lpad(identifier, 4, 0) from table1', con=Connection)

第二名单：

second_list = pd_read_excel('excelfile.xlsx', converters={'identifier': str})

稍微简化一下：第一个列表如下所示：

   name  identifier
0  Firstname     1201
1  Secondname       0
2  Thirdname     1855
3  Fourthname    3333
4  Fifthname     1414

第二个列表如下所示：

   identifier    BIC          BANK
0  0             UNKNOWN      Unknown
1  1201          DNBANKNOKK   DNB Bank ASA 
2  1855          EIDSNO21     Eidsberg Sparebank
3  3333          RYGSNO21     Sparebank1 Østfold Akershus
4  1414          LOSKNO21     Sparebank 1 Lom og Sjåk

我希望最终列表如下所示：

   name          identifier  BIC          BANK
0  Firstname     1201        DNBANKNOKK   DNB Bank ASA
1  Secondname       0        UNKNOWN      Unknown
2  Thirdname     1855        EIDSNO21     Eidsberg Sparebank
3  Fourthname    3333        RYGSNO21     Sparebank1 Østfold Akershus
4  Fifthname     1414        LOSKNO21     Sparebank 1 Lom og Sjåk

但是，当我尝试生成最终列表时：

final_list = first_list.join(second_list, on='identifier', how='left')

我收到以下错误：ValueError：您正在尝试合并 object 和 int64 列。如果你想继续，你应该使用 pd.concat

当我尝试这个时，我得到了同样的错误：

first_list['identifier'] = first_list['identifier'].astype(str)
second_list['identifier'] = second_list['identifier'].astype(str)
final_list = first_list.join(second_list, on='identifier', how='left')

运行 dtypes 将两个列表标识符作为对象返回。

Answer 1

尝试如下使用merge

import pandas as pd

final_list = pd.merge(first_list, second_list, how='outer',left_on=['identifier'], right_on=['identifier'])

Answer 2

将pandas.DataFrame.merge 与how='left' 一起使用：

final_list = pd.merge(first_list, second_list, on='identifier', how='left')

print(final_list)
         name  identifier         BIC                         BANK
0   Firstname        1201  DNBANKNOKK                 DNB Bank ASA
1  Secondname           0     UNKNOWN                      Unknown
2   Thirdname        1855    EIDSNO21           Eidsberg Sparebank
3  Fourthname        3333    RYGSNO21  Sparebank1 Østfold Akershus
4   Fifthname        1414    LOSKNO21      Sparebank 1 Lom og Sjåk

可以在这里找到关于pandas 中的merging 的详细说明：
Pandas Merging 101