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

这个错误提示意味着你正在尝试在一个对象类型的列和一个 datetime64[ns] 类型的列上进行合并操作，这在 Pandas 中是不被允许的。要解决这个问题，你可以使用 `pd.concat()` 函数来将这两个列合并为一个 DataFrame。具体来说，你需要将这两个列先转换为相同的数据类型，然后再使用 `pd.concat()` 函数将它们合并到一起。例如：

import pandas as pd

# 创建一个包含对象类型和 datetime64[ns] 类型的 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'C': pd.to_datetime(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03']), 'D': [4, 5, 6]})

# 将 df2 中的 C 列转换为对象类型
df2['C'] = df2['C'].astype(str)

# 使用 pd.concat() 函数将两个 DataFrame 合并为一个
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 输出结果
print(df)

这里我们将 df2 中的 C 列转换为对象类型，然后使用 `pd.concat()` 函数将 df1 和 df2 合并为一个 DataFrame。

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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.

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。