You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat这个错误怎么修改

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：

db['收货组织'] = db['收货组织'].astype(str)

然后再运行你的连接代码：

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。

相关问题

You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat这个错误怎么改

这个错误的意思是你正在尝试将一个 object 类型的列和一个 int64 类型的列进行合并（merge），但是 Pandas 不支持这样的操作。解决方案是将这两个列的数据类型统一，或者使用 concat 函数替代 merge 函数进行操作。

如果你想将这两个列的数据类型统一，可以使用 astype 方法将其中一个列的数据类型转换成另一个列的数据类型。比如，如果你想将 object 类型的列转换成 int64 类型的列，可以使用下面的代码：

df1['object_col'] = df1['object_col'].astype('int64')

如果你不想改变列的数据类型，可以使用 concat 函数将两个 DataFrame 进行拼接。比如，如果你想将 df1 和 df2 按行进行拼接，可以使用下面的代码：

merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)

在这个例子中，我们使用了 concat 函数将 df1 和 df2 按行进行拼接，使用了 axis 参数指定拼接方向。操作完成后，merged_df 就是拼接后的结果。

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：

db['收货组织'] = db['收货组织'].astype(str)

然后再运行你的连接代码：

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。