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。

相关问题

ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

这个错误通常发生在尝试合并两个数据框时，其中一个数据框包含对象类型（例如字符串）的列，而另一个数据框包含整数类型的列。这意味着它们无法正确地进行合并，因为它们的数据类型不兼容。

要解决这个问题，您可以尝试使用`pd.concat`函数将两个数据框沿着指定的轴进行连接。如果您需要在连接时指定合并列，则可以使用`pd.merge`函数，并确保两个数据框上的合并列具有相同的数据类型。

例如，如果您有两个数据框`df1`和`df2`，其中`df1`的一列包含字符串，而`df2`的一列包含整数，您可以尝试以下操作：

df1['key'] = df1['string_column']
df2['key'] = df2['int_column'].astype(str)
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key')

这将在`key`列上将两个数据框进行合并，并将`df2`的`int_column`列转换为字符串类型以与`df1`的`string_column`列匹配。

You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat 怎么改

这个错误通常是因为尝试在一个对象类型（比如字符串）和一个 int64 类型的列上进行合并操作。为了解决这个问题，你可以考虑将这些列的数据类型转换为相同的类型，或者使用 `pd.concat` 函数进行合并。如果你想使用 `pd.concat` 函数，请将要合并的 DataFrame 放入一个列表中，然后调用 `pd.concat` 函数，如下所示：

df_list = [df1, df2, df3]
merged_df = pd.concat(df_list, axis=1)

其中，`df_list` 是要合并的 DataFrame 列表，`axis=1` 表示按列进行合并。你也可以使用 `axis=0` 表示按行进行合并。请注意，`pd.concat` 函数默认会将索引重新排序，如果需要保留原始索引，请设置 `ignore_index=True`。