python 2 与 python 3 pd.merge 命令

Question

如果我运行 python 2，以下命令可以正常工作

df5b = pd.merge(df5a, df5bb, how='outer')

但是，当我在 python 3 中使用相同的 dfs 运行相同的命令时，出现以下错误:

ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

我的数据帧非常大，我希望有人可以帮助我，而不需要给出我的数据帧的示例。该命令在 python 2 中正常，所以我认为问题不是数据帧，但也许在 python 3 中更改了该命令？

Answer 1

存在问题，某些列在一个 DataFrame 中是整数，而在另一个 DataFrame 中是同名的字符串。

最简单的解决方案是将所有列转换为字符串:

df5b = pd.merge(df5a.astype(str), df5bb.astype(str), how='outer')

另一个是测试数据类型:

print (df5a.dtypes)
print (df5bb.dtypes)

并将列转换为相同的，例如将字符串列从列表转换为整数:

cols = ['col1','col12','col3']
df5a[cols] = df5a[cols].astype(int)

示例:

df5a = pd.DataFrame({
         'B':[4,5,4,5],
         'C':[7,8,9,4],
         'F':list('aaab')
})

df5bb = pd.DataFrame({
         'B':['4','5','5'],
         'F':list('aab')
})

df5b = pd.merge(df5a.astype(str), df5bb.astype(str), how='outer')
print (df5b)

   B  C  F
0  4  7  a
1  4  9  a
2  5  8  a
3  5  4  b

<小时/>

print (df5a.dtypes)
B     int64
C     int64
F    object
dtype: object

print (df5bb.dtypes)
B    object
F    object
dtype: object

cols = ['B']
df5bb[cols] = df5bb[cols].astype(int)

df5b = pd.merge(df5a, df5bb, how='outer')
print (df5b)

   B  C  F
0  4  7  a
1  4  9  a
2  5  8  a
3  5  4  b