使用“pd.merge”合并时间数据时出错[重复]答案

【问题标题】：error when using 'pd.merge' merging on time data [duplicate]使用“pd.merge”合并时间数据时出错[重复]
【发布时间】：2019-06-13 20:47:50
【问题描述】：

我目前正在尝试使用以下代码合并两个 csv 文件：

import pandas as pd
data1 = pd.read_csv("QLD.csv") 
data2 = pd.read_csv("VIC.csv")
result = pd.merge(data1[['REGION', 'TOTALDEMAND', 'RRP']], data2[['REGION', 'TOTALDEMAND', 'RRP']], on='SETTLEMENTDATE')
result.to_csv("masterfile.csv", index=False)

这是我的每个 csv 文件的头部的样子：

当我运行我的代码时，我收到了这个错误：

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/george/Desktop/collate/asdas.py", line 4, in <module>
    result = pd.merge(data1[['REGION', 'TOTALDEMAND', 'RRP']], data2[['REGION', 'TOTALDEMAND', 'RRP']], on='SETTLEMENTDATE')
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/reshape/merge.py", line 61, in merge
    validate=validate)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/reshape/merge.py", line 551, in __init__
    self.join_names) = self._get_merge_keys()
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/reshape/merge.py", line 857, in _get_merge_keys
    rk, stacklevel=stacklevel))
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/generic.py", line 1382, in _get_label_or_level_values
    raise KeyError(key)
KeyError: 'SETTLEMENTDATE'

知道出了什么问题吗？谢谢

编辑1：

【问题讨论】：

标签： python pandas csv numpy

【解决方案1】：

试试：

result = pd.merge(data1[['REGION', 'TOTALDEMAND', 'RRP','SETTLEMENTDATE']], data2[['REGION', 'TOTALDEMAND', 'RRP','SETTLEMENTDATE']], on='SETTLEMENTDATE')

您正在合并 SETTLEMENTDATE，但未在您要合并的数据框切片中采用相同的内容。

【讨论】：

【解决方案2】：

您希望在 'SETTLEMENTDATE' 上合并，但该系列已从您的输入数据帧中排除。因此 Pandas 提出了KeyError。试试吧：

result = pd.merge(data1[['REGION', 'TOTALDEMAND', 'RRP', 'SETTLEMENTDATE']],
                  data2[['REGION', 'TOTALDEMAND', 'RRP', 'SETTLEMENTDATE']],
                  on='SETTLEMENTDATE')

【讨论】：

有道理，谢谢！
一个后续问题，有没有办法解决我所有数据的左侧，目前它在中心。我已经编辑了我的原始帖子来说明这一点
合并后可以使用Move column by name to front of table in pandas。