不幸的是，我无法分享我正在处理这个问题的实际数据，所以请耐心等待我尝试使用一个通用示例来帮助解释我看到的错误。
我有两个数据框，我们将它们称为df_local和df_global，我需要将它们合并以全面了解数据库中的数据。df_global大约有 16 列，其中最相关的是：['observation_id', 'min', 'max']. df_local有 4 列，['observation_id', 'local_id', 'min', 'max']. 但是，在两个数据帧之间，observation_id是相同的，但min和max意味着不同的东西。in df_local，minandmax是局部最小值和最大值，而minand maxindf_global是该观察的整个数据集的实际最小值和最大值。
当我使用以下代码行合并两个数据框时：
df = pd.merge(df_global, df_local, on = 'observation_id', how = 'outer')
我没有收到任何错误并df返回列['min_x','max_x', 'min_y','max_y']。这是....很好...除了我想在合并之前重命名列，以便我知道哪个是本地的，哪个是全局的。
但是，当我将df_local的列重命名为['observation_id', 'local_id', 'local_min', 'local_max']合并时出现以下错误：
ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 2)
这与此处的此错误类似，因此我检查以确保两个数据帧中没有重复的列。我不。同样，仅当我df_local在合并之前尝试重命名 's 列时才会发生此错误。当我不重命名列时，我没有收到错误消息。
我不知道发生了什么，并在互联网上寻求帮助，甚至询问处理这些数据的常驻蟒蛇大师可能是什么问题。我们都被困住了。
对于无法提供实际数据来显示操作中的错误，我深表歉意，但我希望描述足以让某人找到解决方案。
编辑：
这是我可以展示的脚本。
什么有效：
df = pd.merge(df_global, df_local, on = 'observation_id', how = 'outer')
什么不起作用：
df_local.columns = ['observation_id', 'local_id', 'local_min', 'local_max']
df = pd.merge(df_global, df_local, on = 'observation_id', how = 'outer')