尝试合并2个数据帧但得到ValueError

Question

这些是我的两个数据框保存在两个变量中：

> print(df.head())
>
          club_name  tr_jan  tr_dec  year
    0  ADO Den Haag    1368    1422  2010
    1  ADO Den Haag    1455    1477  2011
    2  ADO Den Haag    1461    1443  2012
    3  ADO Den Haag    1437    1383  2013
    4  ADO Den Haag    1386    1422  2014
> print(rankingdf.head())
>
           club_name  ranking  year
    0    ADO Den Haag    12    2010
    1    ADO Den Haag    13    2011
    2    ADO Den Haag    11    2012
    3    ADO Den Haag    14    2013
    4    ADO Den Haag    17    2014

我正在尝试使用以下代码合并这两个：

new_df = df.merge(ranking_df, on=['club_name', 'year'], how='left')

添加了how ='left'，因为我的排名df中的数据点少于我的标准df中的数据点。

预期的行为是这样的：

> print(new_df.head()) 
> 

      club_name  tr_jan  tr_dec  year    ranking
0  ADO Den Haag    1368    1422  2010    12
1  ADO Den Haag    1455    1477  2011    13
2  ADO Den Haag    1461    1443  2012    11
3  ADO Den Haag    1437    1383  2013    14
4  ADO Den Haag    1386    1422  2014    17

但我得到这个错误：

ValueError：您正在尝试合并object和int64列。如果您想继续，请使用pd.concat

但是我不想使用concat，因为我想合并树而不仅仅是添加它们。

在我看来，另一种奇怪的行为是，如果我将第一个df保存到.csv然后将.csv加载到数据帧中，我的代码就可以工作了。

代码：

df = pd.DataFrame(data_points, columns=['club_name', 'tr_jan', 'tr_dec', 'year'])
df.to_csv('preliminary.csv')

df = pd.read_csv('preliminary.csv', index_col=0)

ranking_df = pd.DataFrame(rankings, columns=['club_name', 'ranking', 'year'])

new_df = df.merge(ranking_df, on=['club_name', 'year'], how='left')

我认为它与index_col = 0参数有关。但我不知道如何解决它而不必保存它，它并不重要但是我必须这样做是一种烦恼。

Answer 1

在你的一个数据帧中，年份是一个字符串，另一个是int64，你可以先转换然后加入（例如df['year']=df['year'].astype(int)或RafaelC建议的df.year.astype(int)）