merge函数 参数left_on

merge函数中的参数left_on表示左侧数据集中用作合并键的列名或列名列表。这些列将用于将左侧数据集中的行与右侧数据集中的行进行匹配。在执行合并操作时，左侧数据集中的每个指定列的值将与右侧数据集中的每个指定列的值进行比较，如果它们匹配，则将两个行合并在一起。如果left_on参数包含多个列，则必须在右侧数据集中找到与所有列匹配的行才能进行合并。

相关问题

merge函数 参数right_on

`right_on`是用于指定右侧数据集中用作合并键的列名或列名列表。它表示右侧数据集中需要合并的列。这个参数必须是一个字符串或是一个字符串的列表，它们指定了右侧数据集中的列名。如果两个数据集中用于合并的列名不同，就需要使用`left_on`和`right_on`参数来指定它们。例如，如果右侧数据集中的合并键是“ID”，那么`right_on='ID'`。如果右侧数据集中的合并键是多列，则可以使用列名的列表，例如`right_on=['ID', 'Date']`。

No common columns to perform merge on. Merge options: left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False

这个错误提示通常出现在pandas的merge或concat函数中，当尝试合并两个DataFrame时，因为找不到共享的列名（`left_on` 和 `right_on` 参数指定的列）来作为合并的关键，或者两边都没有设置索引(`left_index` 或 `right_index` 为True)，导致无法确定如何匹配行。

例如，如果你有两列数据想要合并，但它们的列名不匹配，或者你没有设置相同的索引来作为合并基准，就会出现此错误：

# 假设df1和df2没有共同的列名可以用于on参数
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]})

try:
    df_result = pd.merge(df1, df2, on='non_existent_column')  # 错误，因为没有共同的列
except ValueError as e:
    print(e)

# 或者如果它们都没有索引可以用来merge
df1 = df1.set_index('A')
df2 = df2.set_index('D')

try:
    df_result = pd.merge(df1, df2)  # 错误，因为索引不匹配
except ValueError as e:
    print(e)

要解决这个问题，你可以选择以下方式之一：
1. **设置共享列名**：找到两个DataFrame中共有的列名，设置`on`参数。
2. **重命名列名**：对其中一个DataFrame的列名进行重命名，使其与另一个DataFrame中的列名匹配。
3. **设置共享索引**：如果数据以索引为基础，确保两个DataFrame具有相同的索引。
4. **使用其他合并选项**：如`left_index=True` 或 `right_index=True`，结合`how`参数决定合并方式（如inner、outer等）。这会基于索引而不是列名进行合并。