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我在合并时做错了，我不明白它是什么。我已经完成了以下操作来估计一系列整数值的直方图：

import pandas as pnd
import numpy  as np

series = pnd.Series(np.random.poisson(5, size = 100))
tmp  = {"series" : series, "count" : np.ones(len(series))}
hist = pnd.DataFrame(tmp).groupby("series").sum()
freq = (hist / hist.sum()).rename(columns = {"count" : "freq"})

如果我打印hist，freq这就是我得到的：

> print hist
        count
series       
0           2
1           4
2          13
3          15
4          12
5          16
6          18
7           7
8           8
9           3
10          1
11          1

> print freq 
        freq
series      
0       0.02
1       0.04
2       0.13
3       0.15
4       0.12
5       0.16
6       0.18
7       0.07
8       0.08
9       0.03
10      0.01
11      0.01

它们都被索引"series"但如果我尝试合并：

> df   = pnd.merge(freq, hist, on = "series")

我得到一个KeyError: 'no item named series'例外。如果我省略on = "series"我会得到一个IndexError: list index out of range例外。

我不明白我做错了什么。可能“系列”是索引而不是列，所以我必须以不同的方式做？

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1 回答 1

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来自文档：

on：要加入的列（名称）。必须在左右 DataFrame 对象中都找到。如果未通过且left_index和right_index为False，则DataFrame中列的交集将被推断为连接键

我不知道为什么这不在文档字符串中，但它解释了你的问题。

你可以给left_index和right_index：

In : pnd.merge(freq, hist, right_index=True, left_index=True)
Out:
        freq  count
series
0       0.01      1
1       0.04      4
2       0.14     14
3       0.12     12
4       0.21     21
5       0.14     14
6       0.17     17
7       0.07      7
8       0.05      5
9       0.01      1
10      0.01      1
11      0.03      3

或者您可以将索引设为一列并使用on：

In : freq2 = freq.reset_index()

In : hist2 = hist.reset_index()

In : pnd.merge(freq2, hist2, on='series')
Out:
    series  freq  count
0        0  0.01      1
1        1  0.04      4
2        2  0.14     14
3        3  0.12     12
4        4  0.21     21
5        5  0.14     14
6        6  0.17     17
7        7  0.07      7
8        8  0.05      5
9        9  0.01      1
10      10  0.01      1
11      11  0.03      3

或者更简单地说，DataFrame有join方法可以完全满足您的需求：

In : freq.join(hist)
Out:
        freq  count
series
0       0.01      1
1       0.04      4
2       0.14     14
3       0.12     12
4       0.21     21
5       0.14     14
6       0.17     17
7       0.07      7
8       0.05      5
9       0.01      1
10      0.01      1
11      0.03      3
于 2012-04-13T19:22:11.420 回答