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出于某种原因，我无法让这个合并正常工作。

这个 Dataframe (rspars) 有 2,000 多行...

    rsparid  f1mult  f2mult  f3mult
 0        1   0.318   0.636   0.810
 1        2   0.348   0.703   0.893
 2        3   0.384   0.777   0.000
 3        4   0.296   0.590   0.911
 4        5   0.231   0.458   0.690
 5        6   0.275   0.546   0.839
 6        7   0.248   0.486   0.731
 7        8   0.430   0.873   0.000
 8        9   0.221   0.438   0.655
 9       11   0.204   0.399   0.593

当尝试将上述内容加入到基于rsparid此 Dataframe 的列的表中时...

            line_track  line_race rsparid
 line_date                               
 2013-03-23         TP         10    1400
 2013-02-23         GP          7     634
 2013-01-01         GP          7    1508
 2012-11-11        AQU          5      96
 2012-10-11        BEL          2     161

使用这个...

 df = pd.merge(datalines, rspars, how='left', on='rsparid')

我得到空白..

   line_track  line_race rsparid  f1mult  f2mult  f3mult
 0         TP         10    1400     NaN     NaN     NaN
 1         TP         10    1400     NaN     NaN     NaN
 2         TP         10    1400     NaN     NaN     NaN
 3         GP          7     634     NaN     NaN     NaN
 4         GP         10     634     NaN     NaN     NaN

请注意，“datalines”列可以比 rspar 多数千行，因此是左连接。我一定做错了什么？

我也试过这样...

 df = datalines.merge(rspars, how='left', on='rsparid')

示例 #2

我将数据下降到几行......

rspars：

    rsparid  f1mult  f2mult  f3mult
 0     1400   0.216   0.435   0.656

数据线：

   rsparid
 0    1400
 1     634
 2    1508
 3      96
 4     161
 5    1011
 6    1007
 7     518
 8    1955
 9     678

合并...

 datalines.merge(rspars, how='left', on='rsparid')

输出...

   rsparid  f1mult  f2mult  f3mult
 0    1400     NaN     NaN     NaN
 1     634     NaN     NaN     NaN
 2    1508     NaN     NaN     NaN
 3      96     NaN     NaN     NaN
 4     161     NaN     NaN     NaN
 5    1011     NaN     NaN     NaN
 6    1007     NaN     NaN     NaN
 7     518     NaN     NaN     NaN
 8    1955     NaN     NaN     NaN
 9     678     NaN     NaN     NaN
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1 回答 1

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NaNs 表示它们没有共同的价值观rsparid。当合并看起来相同的东西时，这可能会很棘手repr

DataFrames带有字符串（整数）或整数的 small 的 repr看起来相同，并且dtype当帧很小时不会打印任何信息。DataFrame.info()您可以通过调用该方法来获取小帧的此信息（以及更多信息） ，如下所示df.info()：这会给你一个很好的总结，其中的内容和列的 s 是DataFrame什么：dtype

In [205]: datalines_int = DataFrame({'rsparid':[1400,634,1508,96,161,1011,1007,518,1955,678]})

In [206]: datalines_str = DataFrame({'rsparid':map(str,[1400,634,1508,96,161,1011,1007,518,1955,678])})

In [207]: datalines_int
Out[207]:
   rsparid
0     1400
1      634
2     1508
3       96
4      161
5     1011
6     1007
7      518
8     1955
9      678

In [208]: datalines_str
Out[208]:
  rsparid
0    1400
1     634
2    1508
3      96
4     161
5    1011
6    1007
7     518
8    1955
9     678

In [209]: datalines_int.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 10 entries, 0 to 9
Data columns (total 1 columns):
rsparid    10  non-null values
dtypes: int64(1)

In [210]: datalines_str.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 10 entries, 0 to 9
Data columns (total 1 columns):
rsparid    10  non-null values
dtypes: object(1)

注意：您会注意到此处的 s略有不同repr，很可能是由于数字DataFrames 的填充。关键是，除非他们专门寻找差异，否则没有人真正能够以交互方式看到它。

于 2013-08-24T14:47:44.137 回答