pd.merge合并一个对象和datetime64[ns]列出错

如果你使用pd.merge合并一个对象和datetime64[ns]列时出错，可能是因为对象和日期时间列的数据类型不兼容。在这种情况下，你可以尝试将日期时间列的数据类型转换为对象，然后再进行合并。

你可以使用astype()函数将datetime64[ns]列转换为对象类型。例如，假设你的数据框df1包含一个datetime64[ns]列"date"，你可以使用以下代码将其转换为对象类型：

df1['date'] = df1['date'].astype('object')

然后，你可以使用pd.merge将df1和另一个对象进行合并：

merged_df = pd.merge(df1, other_object, on='date')

这样应该就能够成功合并对象和日期时间列了。记得在合并完成后，如果需要的话，你可以再将日期时间列转换回datetime64[ns]类型。

相关问题

You are trying to merge on object and datetime64[ns] columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

This error message usually occurs when you try to merge two dataframes on columns of different data types. For example, if one dataframe has a column of objects and the other dataframe has a column of datetime64[ns], you will get this error message.

To solve this error, you can use the `pd.concat` function to combine the two dataframes instead of merging them. This function can concatenate two dataframes along a particular axis, either row-wise or column-wise.

Here is an example of using `pd.concat` to combine two dataframes:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': ['d', 'e', 'f'], 'C': pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03'])})

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

Output:

   A  B          C
0  1  a        NaT
1  2  b        NaT
2  3  c        NaT
0  4  d 2020-01-01
1  5  e 2020-01-02
2  6  f 2020-01-03

In this example, `df1` has columns of data type int and object, while `df2` has columns of data type int, object and datetime64[ns]. By using `pd.concat`, we successfully combined the two dataframes into one, even though they have different data types.

ValueError: You are trying to merge on object and datetime64[ns] columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

在Pandas中，当试图合并DataFrame对象时，可能会收到`ValueError: You are trying to merge on object and datetime64[ns] columns`这样的错误。这通常发生在两个数据集试图通过包含混合数据类型（如对象类型如字符串和datetime64）的列来进行连接操作时。Pandas不直接支持这种不同类型列之间的合并，尤其是当一个列是日期时间类型（datetime64），而另一个是不可排序的非日期时间对象（比如字符串）。

如果你想继续合并，但需要保留datetime64列，你需要确保两个数据集在合并列上使用一致的数据类型。如果object列包含日期，你应该先将其转换为datetime64类型。例如：

df1['merge_column'] = pd.to_datetime(df1['merge_column'])
df2['merge_column'] = pd.to_datetime(df2['merge_column'])

merged_df = pd.concat([df1, df2], on='merge_column')

如果不希望强制转换，而是确实想要基于混合类型列进行合并，可以使用`pd.concat`，但它会创建一个新的DataFrame，其中无法自动合并的列会被视为独立的水平轴（`'index'`）：

merged_df = pd.concat([df1.set_index('merge_column'), df2.set_index('merge_column')], axis=1)