python - 合并两个 Pandas 数据框

Question

这个问题我见过几次，但答案对我不起作用。我有两个数据框，split_df 和 csv_df，我试图将它们合并到一个名为 key 的列上。

这是 split_df 的前 5 项

        key        tags
2785  30000        ipv6
2785  30000  networking
2785  30000    wireless
2785  30000   standards
2785  30000      satcom

这是 csv_df

中的前 5 项

     key
0  30000
1  30002
2  31288
3  33630
4  31663

当我运行这个合并语句时:

common_df = pd.merge(split_df,csv_df, on=['key'], suffixes=('_left', '_right'))

我得到:

Empty DataFrame
Columns: [key, tags]
Index: []

进程结束，退出代码为 0

我不明白为什么合并对我不起作用。有什么建议吗？

我在两者上都有索引(并且也运行了与它们的合并)

csv_df.set_index('key')
split_df.set_index('key')

我对 Pyton 和 Pandas 很陌生

谢谢!

Answer 1

从上面的代码来看，这对我有用:

In [11]: pd.merge(split_df,csv_df, on=['key'], suffixes=('_left', '_right'))
Out[11]:
     key        tags
0  30000        ipv6
1  30000  networking
2  30000    wireless
3  30000   standards
4  30000      satcom

我怀疑列类型 key 在您的数据框中不同(在我的数据框中是相同的 int)。

很可能其中一个是字符串(另一个是 float /整数)。

In [12]: split_df["key"] = split_df["key"].apply(str)

In [13]: pd.merge(split_df,csv_df, on=['key'], suffixes=('_left', '_right'))
Out[13]:
Empty DataFrame
Columns: [key, tags]
Index: []

如果它们都是字符串:

In [14]: csv_df["key"] = csv_df["key"].apply(str)

In [15]: pd.merge(split_df,csv_df, on=['key'], suffixes=('_left', '_right'))
Out[15]:
     key        tags
0  30000        ipv6
1  30000  networking
2  30000    wireless
3  30000   standards
4  30000      satcom