合并熊猫中的数据框 - 不断收到关键错误？答案

【问题标题】：Merging dataframes in pandas - Keep getting key error?合并熊猫中的数据框 - 不断收到关键错误？
【发布时间】：2023-03-25 20:03:01
【问题描述】：

我正在尝试合并两个数据帧 testr 和 testc，但我一直在“通道 ID”上收到一个关键错误，并且不确定问题出在哪里。数据框是否必须具有相同的大小或具有相同的数据类型才能使 pd.merge 工作？这是我在每个数据帧上与 .info() 合并的代码：

def matchID_RC(rev,cost):
    rc = pd.merge(rev, cost, on='Channel ID', how = 'outer')
    return rc

testr.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 169 entries, 0 to 168
Data columns (total 7 columns):
Channel ID         169 non-null int64
Channel Name       169 non-null object
Impressions        169 non-null object
Fill Rate          169 non-null object
Gross Rev          169 non-null object
Impression Fees    169 non-null object
Exchange Fees      169 non-null object
dtypes: int64(1), object(6)
memory usage: 10.6+ KB

testc.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 63 entries, 0 to 62
Data columns (total 3 columns):
Channel ID    62 non-null object
Campaign      63 non-null object
Ad Spend      63 non-null float64
dtypes: float64(1), object(2)
memory usage: 2.0+ KB

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

它们必须是相同的数据类型。毕竟不能比较字符串和整数是否相同。

【讨论】：

【解决方案2】：

似乎'Channel ID' 确实存在于两个数据帧中，但是，其中一个定义为object，另一个定义为int。

这可以用convert_objects修复：

def matchID_RC(rev,cost,col='Channel ID'):
    rev[col]=rev[col].convert_objects(convert_numeric=True)
    cost[col]=cost[col].convert_objects(convert_numeric=True)
    rc = pd.merge(rev, cost, on=col, how = 'outer')
    return rc

【讨论】：

【解决方案3】：

您应该将“on”更改为“left_on”和“right_on”以获得更好的解析，如 Pandas 官方文档中所述：

要加入的列或索引级别名称。这些必须在两者中找到数据帧。如果 on 是 None 并且没有合并索引，那么这个默认为两个 DataFrame 中列的交集。

【讨论】：