You are trying to merge on object and float64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat
时间: 2024-05-20 10:17:51 浏览: 9
() instead of pd.merge(). pd.concat() can concatenate two or more dataframes along a specified axis, whereas pd.merge() is used to merge two dataframes based on common columns. If you try to merge on object and float64 columns, you may encounter errors or unexpected results. Therefore, it's better to use pd.concat() in such scenarios.
相关问题
You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat
这个错误通常是由于连接的两个表中的列数据类型不匹配引起的。在你的情况下,可能是`df1`中的"收货组织"列和`db`中的"收货组织"列数据类型不一致,一个是字符串类型,一个是整数类型。
为了解决这个问题,你可以在连接之前使用`astype()`函数将数据类型转换为相同的类型。例如,将整数类型的列转换为字符串类型,可以使用以下代码:
```python
db['收货组织'] = db['收货组织'].astype(str)
```
然后再运行你的连接代码:
```python
df4 = pd.merge(df1, db[['收货组织', '收货组织简称']], how='left', on='收货组织')
```
这样就可以避免数据类型不匹配的问题了。
ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat
这个错误是由于你正在尝试合并具有不同数据类型的列。一列是对象类型,另一列是int64类型。这通常发生在使用`pd.merge()`时。
要解决这个问题,你可以考虑使用`pd.concat()`而不是`pd.merge()`。`pd.concat()`可以在沿着轴将多个DataFrame对象连接起来,并且不需要指定一个键来进行合并。
如果你仍然需要使用`pd.merge()`,则需要确保用作键的列具有相同的数据类型。你可以使用`astype()`方法来更改数据类型,例如:
```python
df1['key'] = df1['key'].astype('int64')
df2['key'] = df2['key'].astype('int64')
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')
```
这将确保你的列具有相同的数据类型,并且可以进行合并。