merge_df = pd.merge( base_data, df2, on=["盘口", "公平赔率flag", "正常赔率flag", "赔率", "赛事类型"], how="left") 报错unhashable type: 'list'
时间: 2024-03-03 22:46:19 浏览: 14
这个错误是因为在使用`pd.merge()`函数时,传入了一个列表作为`on`参数的值,而`on`参数应该是一个字符串或字符串的列表。你可以将`on`参数的值改为一个字符串或只包含一个字符串的列表,以解决这个问题。
例如,如果你想要按照"盘口"、"公平赔率flag"、"正常赔率flag"、"赔率"和"赛事类型"这五个列进行合并,你可以将`on`参数的值改为`on="盘口"`或`on=["盘口"]`。
如果你想要按照多个列进行合并,可以将这些列名放入一个列表中,例如`on=["盘口", "公平赔率flag", "正常赔率flag", "赔率", "赛事类型"]`。
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df_merged = pd.merge(df1, df2, on='公开(公告)号')留下匹配不同的行
你可以通过添加参数`how='outer'`来保留`df1`和`df2`中未匹配的行,具体代码如下:
```
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='公开(公告)号', how='outer', indicator=True)
df_unmatched = df_merged[df_merged['_merge'] != 'both']
```
其中`_merge`列表示该行来自哪个数据框,`both`表示来自两个数据框的匹配行,`left_only`表示来自`df1`的未匹配行,`right_only`表示来自`df2`的未匹配行。因此,`df_unmatched`即为匹配不同的行。
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='列名', how='inner') merged_df['标签列'] = '标签值'如果要进行两列数据比对应该怎么修改
如果要在合并后的数据框 `merged_df` 中对两列数据进行比对,并添加标签列,可以使用 Pandas 的逻辑运算符和条件判断语句,示例如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
df1 = pd.read_excel('data1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('data2.xlsx')
# 合并数据
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='列名', how='inner')
# 比对两列数据并添加标签列
merged_df['标签列'] = '标签值'
condition = merged_df['列名1'] > merged_df['列名2'] # 比对两列数据
merged_df.loc[condition, '标签列'] = '新标签值' # 在符合条件的行中添加标签
# 保存结果
merged_df.to_excel('result.xlsx', index=False)
```
其中,`condition`是两列数据比对的条件,`merged_df.loc[condition, '标签列']`表示在符合条件的行中,将标签列的值设置为新标签值。最后,使用`to_excel()`函数将结果保存到新的 Excel 文件中。