python使用pandas.merge后，新合并成的dataframe数据类型改变了，请问如何解决这个问题

在使用 `pd.merge()` 合并数据时，合并后的 DataFrame 的数据类型改变可能有以下几种原因：

1. 合并的列数据类型不一致，导致合并后的列数据类型发生了变化。
2. 合并的列存在缺失值，导致合并后的列数据类型发生了变化。

解决这个问题的方法有以下几种：

1. 在合并之前，将要合并的列的数据类型统一进行转换，确保合并的列数据类型一致。可以使用 `astype()` 方法将列的数据类型转换为指定类型：

   df1['column'] = df1['column'].astype('int64')
   df2['column'] = df2['column'].astype('int64')

2. 在合并时，通过指定 `dtype` 参数来强制指定合并后的列的数据类型。例如：

   result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left', suffixes=('_left', '_right'), dtype={'value1': int, 'value2': float})

在上面的代码中，我们通过指定 `dtype` 参数，将 `value1` 列的数据类型设置为 `int`，将 `value2` 列的数据类型设置为 `float`，这样就可以保证合并后的列的数据类型不会发生变化。

3. 如果合并后的列存在缺失值，可以考虑填充缺失值或者删除缺失值。填充缺失值可以使用 `fillna()` 方法，删除缺失值可以使用 `dropna()` 方法。例如：

   result = pd.merge(df1, df2, on='key', how='left', suffixes=('_left', '_right')).fillna(0)

在上面的代码中，我们使用 `fillna()` 方法将合并后的 DataFrame 中的缺失值填充为 0，这样就可以避免因为缺失值导致的数据类型变化问题。