合并两个数据帧后的 NaN

Question

我有两个如下数据框：

df1

         id         name
-------------------------
0        43          c
1        23          t
2        38          j
3         9          s

df2

          user        id
--------------------------------------------------
0         222087      27,26
1         1343649     6,47,17
2         404134      18,12,23,22,27,43,38,20,35,1
3         1110200     9,23,2,20,26,47,37

我想将 df2 中的所有 id 拆分为多行，并将生成的数据框连接到“id”上的 df1。

我执行以下操作：

b = pd.DataFrame(df2['id'].str.split(',').tolist(), index=df2.user_id).stack()
b = b.reset_index()[[0, 'user_id']] # var1 variable is currently labeled 0
b.columns = ['Item_id', 'user_id'] 

当我尝试合并时，我在结果数据框中得到了 NaN。

pd.merge(b, df1, on = "id", how="left")

              id       user      name
-------------------------------------
0              27      222087     NaN
1              26      222087     NaN
2              6      1343649     NaN
3              47     1343649     NaN
4              17     1343649     NaN

所以，我尝试执行以下操作：

b['name']=np.nan
for i in range(0, len(df1)):
    b['name'][(b['id'] == df1['id'][i])] = df1['name'][i]

它仍然给出与上面相同的结果。我对可能导致这种情况的原因感到困惑，因为我确信它们都应该起作用！ 任何帮助将非常感激！

我在 SO 上阅读了类似的帖子，但似乎没有一个具体的答案。我也不确定这是否与编码无关。

提前致谢！

Answer 1

问题是您需要将df2 中的列id 转换为int，因为string 函数的输出始终为string，如果与数字一起使用也是如此。

df2.id = df2.id.astype(int)

另一种解决方案是将df1.id 转换为string：

df1.id = df1.id.astype(str)

并得到NaNs，因为不匹配 - str 值与 int 值不匹配。