pd.merge。错误：ValueError：错误的号码答案

【问题标题】：pd.merge. error: ValueError: Wrong numberpd.merge。错误：ValueError：错误的号码
【发布时间】：2023-03-30 20:43:02
【问题描述】：

在“供应商”df 中，我正在尝试创建一个名为“Non-PO 类别”的列，该列将根据“唯一”列中的值具有来自 df“类别”的“类别”。

这里是 dfs：

import pandas as pd

suppliers = pd.DataFrame({'Vendor Number': ['260508', '260525', '260549', '260561','260579','260587'],
                    'Unique': ['26050822015070', '26052522002153', '260549EXPENSE', '260561EXPENSE','2605792972508701C0000','26058738210793']})
categories = pd.DataFrame({'Vendor Number': ['260508', '260525', '260549','260587'],
                    'Unique': ['26050822015070', '26052522002153', '260549EXPENSE','26058738210793'],
                    'Category': ['Maintenance', 'IT','Facilities','Travel Agent']})

当我使用时：

suppliers['Non-PO Category'] = pd.merge(suppliers, categories[['Unique','Category']], on='Unique', how='left')

或

suppliers['Non-PO Category'] = pd.merge(suppliers, categories, how='left', left_on='Unique', right_on='Unique')

我收到错误：ValueError: 传递的项目数量错误 4，位置意味着 1

提前谢谢你。

【问题讨论】：

为什么要使用 NonPO_Suppliers[['Unique','Category']]？改用：pd.merge(final, NonPO_Suppliers, how=left, left_on=key_of_left_table, right_on=key_on_right_table)
@Trics。谢谢你。我进行了更改，但收到错误消息：“错误的项目数超过了 17，位置意味着 1”？
@Andrian，如果你能提供你的数据框样本，我会尽力为你提供你所需要的。
@sophods 谢谢。我已经用 dfs 和简化的问题陈述更新了我的问题。
@Andrian 感谢您这样做。请检查下面的更新答案。我认为这就是你所需要的。告诉我。

标签： python pandas

【解决方案1】：

您收到错误的原因是您尝试使用pd.merge 创建一个新列，而默认情况下pd.merge 返回一个合并对象的数据框。你的代码：

suppliers['Non-PO Category'] = pd.merge(suppliers, categories[['Unique','Category']], on='Unique', how='left')

因此，如果您更改代码并打算返回一个数据框，如下所示：

new_suppliers = pd.merge(suppliers, categories[['Unique','Category']], on='Unique', how='left')

你会得到你想要的输出：

new_suppliers
Out[8]: 
  Vendor Number                 Unique      Category
0        260508         26050822015070   Maintenance
1        260525         26052522002153            IT
2        260549          260549EXPENSE    Facilities
3        260561          260561EXPENSE           NaN
4        260579  2605792972508701C0000           NaN
5        260587         26058738210793  Travel Agent

我希望这能回答你的问题。

请注意，这会创建一个新的数据框。如果你不想这样，你可以简单地覆盖你以前的：

suppliers = pd.merge(suppliers, categories[['Unique','Category']], on='Unique', how='left')

【讨论】：

您能提供您的 2 个数据帧的样本以便我进行复制吗？请以字典的形式进行，以便我可以快速重新创建。
非常感谢！它适用于字典，但是当我使用代码在“供应商”文件（通常不存在）上生成“唯一”列时，代码为：suppliers['Unique']=suppliers['Vendor Number'].astype(str) + supplier['Vendor Site Code'].astype(str) - 然后按照您的指示执行合并，我得到“类型错误：字符串索引必须是整数”。是不是因为“唯一”是字母数字的，例如“260561EXPENSE”，知道如何避免这个错误吗？我知道这超出了我原来的问题。我应该将其作为一个新问题发布并将其标记为已解决吗？谢谢！
是的，我认为这是一个很好的观点。将此标记为已解决并发布一个新的。我也会尝试解决新的问题。请在您这样做时告诉我，以便我收到通知。
你能接受并关闭这个问题吗？另外，你可以问新的。
抱歉迟到了。我不得不重新编写我的代码并在我的新问题中找到链接文件。我接受答案，请参阅我的新问题的链接。非常感谢！ stackoverflow.com/questions/65346930/…