在使用Pandas与DataFrames进行合并时使用ValueError
在使用Pandas与DataFrames进行合并时，如果出现ValueError，这可能是由于以下原因导致的：
- 列名或索引不匹配：合并操作需要匹配合并的DataFrames的列名或索引，如果发现列名或索引存在不匹配的情况，会抛出ValueError。解决方法是检查两个DataFrames的列名或索引是否一致，可以使用rename()函数重命名列名或索引。
- 数据类型不匹配：合并操作要求合并的列具有相同的数据类型，如果发现合并的列数据类型不匹配，会抛出ValueError。解决方法是使用astype()函数将列的数据类型转换为一致的类型，确保能够成功合并。
- 缺失值处理：合并操作时，如果两个DataFrames中存在缺失值，可能会导致ValueError。解决方法是使用fillna()函数或dropna()函数对缺失值进行填充或删除操作，使得两个DataFrames中的数据能够对齐并成功合并。
- 重复值处理：合并操作时，如果两个DataFrames中存在重复值，可能会导致ValueError。解决方法是使用drop_duplicates()函数对重复值进行删除操作，确保数据唯一性，使得两个DataFrames能够成功合并。
在解决上述问题时，可以使用Pandas提供的函数和方法来处理，例如：
- 检查列名或索引是否匹配：使用.columns和.index属性获取列名和索引，使用.equals()函数比较是否一致。
- 重命名列名或索引：使用.rename()函数进行重命名操作。
- 转换数据类型：使用.astype()函数将列的数据类型进行转换。
- 填充缺失值：使用.fillna()函数进行填充操作。
- 删除缺失值：使用.dropna()函数进行删除操作。
- 删除重复值：使用.drop_duplicates()函数进行删除操作。
对于Pandas与DataFrames进行合并的优势是可以方便地将多个数据源的数据整合在一起，进行数据分析和处理。应用场景包括数据清洗、数据集成、数据分析和特征工程等。腾讯云相关产品推荐使用TencentDB（https://cloud.tencent.com/product/tcdb）作为数据库服务，提供高性能、高可用的数据库解决方案，支持多种数据库引擎和数据存储格式，满足不同业务需求。
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在使用Anaconda3 Spyder的Pandas中，我正在运行以下DataFrame合并摘录：
我有两个数据格式，其结构如下：
aur.columns
['Date','No','Clos']
bal.columns
['Date','No','Clos']
两者都是Pandas DataFrames
我需要将它们合并到具有相同结构的另一个数据框架中：
merg.columns
['Date','No','Clos']
它们之间常见的列是“D
浏览 5提问于2017-11-22得票数 2
回答已采纳
我正在尝试使用Pandas合并三个数据帧。为什么我会收到这样的错误信息: ValueError: DataFrame的真值不明确。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。代码如下： Df=pd.merge(能源，国内生产总值，ScimEn，on=“国家”) 在这里，能源，国内生产总值，ScimEn是我试图合并的三个DataFrames。
浏览 10提问于2019-03-01得票数 3
1回答
我试图加入两个熊猫的数据在一个id字段，这是一个字符串uuid。我得到了一个值错误：
ValueError:您正在尝试合并对象列和int64列。如果你想继续，你应该使用pd.concat
代码在下面。我试图按照将字段转换为字符串，但错误仍然存在。请注意，pdf来自spark dataframe.toPandas()，而outputsPdf是从字典中创建的。
pdf.id = pdf.id.apply(str)
outputsPdf.id = outputsPdf.id.apply(str)
inOutPdf = pdf.join(outputsPdf, on='id', how
浏览 1提问于2018-09-17得票数 11
回答已采纳
当我试图在Pandas1.5中创建一个DataFrame时，我得到了错误ValueError: index cannot be a set。我试图像这样创建DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=set(["a", "b", "c"]))
浏览 15提问于2022-09-19得票数 0
1回答
看来我需要您的帮助，我正在尝试将数据集合并到一个数据集中。通过使用这些代码
import pandas as pd
import numpy as np
Total_Transfer = pd.read_excel('total_transfer.xlsx')
Total_Issued = pd.read_excel('total_issued.xlsx')
Total_Retirement = pd.read_excel('retirement_finalist.xlsx')
pd.merge(Total_Issued,Total_Retire
浏览 3提问于2022-08-02得票数 0
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我有像这样的东西
df3 = pd.merge(df1, df2, how='inner', left_on='x', right_on='y')
但我希望用变量来表示这两个数据帧：
df3 = pd.merge(df_var, df_var2, how='inner', left_on='x', right_on='y')
我收到此错误: ValueError:无法将DataFrame与类型的实例合并
我一直纠结于如何让pandas将变量识别为dataframe的名称。谢谢!
浏览 1提问于2018-06-19得票数 0
请您看一下笔记本中的这个Pandas，让我知道为什么在比较两个数据帧时我会得到ValueError: Can only compare identically-labeled DataFrame objects错误。
import pandas as pd
series = [('Stranger Things', 3, 'Millie'),
('Game of Thrones', 8, 'Emilia'), ('La Casa De Papel', 4, 'Sergio'),
浏览 10提问于2022-06-29得票数 -1
我想创建一个函数，它接受数量不确定的数据帧，然后在给定列上合并它们，这实际上是最左边的列。 我应该使用*args这样的东西吗？ import pandas as pd
def merge_given_dfs(*args):
pd.merge(*args,left_on='name')
merge_given_dfs(df1,df2,df3,df4) 谢谢!
浏览 16提问于2020-10-24得票数 0
我是Python新手，我试图用Python&Pandas生成类似的IndexMatch函数结果，尽管我很难让它正常工作。
基本上，我有两个独立的DataFrames：
第一个DataFrame ('market')有7列，虽然我只需要其中的3列(符号‘’日期‘，’关闭‘)。这个df有13,948,340行。
第二个DataFrame ('transactions')有14列，但只有我只需要其中的两个列(‘I_符号’，'acceptance_date')。这个df有1,428,026行。
我的逻辑是:如果i_symbol等于符号，accep
浏览 3提问于2017-03-31得票数 0
1回答
我需要导入大型数据集并合并它们。我知道还有其他类似的问题，但我找不到具体问题的答案。使用dask，我似乎能够将大型数据集读入数据格式，但我无法将其与另一个数据格式合并。
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
#I have to do this with dask since with pandas I get mem issue and kills the python
ps = dd.read_csv('*.dsv',sep='|',low_memory=False)
mx = dd.read_cs
浏览 3提问于2017-10-15得票数 3
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我在一个文件夹中有5个csv文件，在这里我想将每个csv文件中的所有列连接到一个dataframe中。当我只加入2个csv文件时，它工作得很好，但是当我想加入5个csv文件时，我遇到了一个错误。我的代码如下：
In [7]:
import pandas
import os
import numpy as np
import glob
path =r'D:/PreprocessingITRC/output/All/'
allFiles = glob.glob(path + "/*.csv")
dataframe = pandas.DataFrame()
for
浏览 4提问于2015-04-20得票数 2
回答已采纳
我有几个用制表符分隔的文件，前2列相同。我正在尝试使用pandas合并功能合并这些文件。
我用glob和read_csv函数把所有的文件做了一个数据帧。一切看起来都很好直到这里。pandas合并函数抛出错误如下。pd concat运行良好，但这不是我想要的，因为它在当前文件下添加新文件。请帮我找一下用法。
path = r'/data/tim/home/*'
file = glob.glob(path + "/sale.txt")
df = (pd.read_csv(i,delimiter='\t') for i in files)
浏览 0提问于2019-08-01得票数 0
1回答
我需要从Internet中查找一个表，在接下来的任务中，我需要过滤该数据帧。但是，如果我使用pd.read_html代码，表的type将变为list。因此，我希望将其转换为数据帧。为了不丢失表中的列名，我编写了如下代码： provincelist = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Turkish_provinces_by_GDP')
df = pd.DataFrame(provincelist, columns=["Rank", "Province", "GDP
浏览 35提问于2021-01-11得票数 0
我在dask中以不同的方式运行了相同的数据集。我发现一条路比另一条快10倍！我试着找出没有成功的原因。
1.完全是达斯克
import dask.dataframe as dd
from multiprocessing import cpu_count
#Count the number of cores
cores = cpu_count()
#read and part the dataframes by the number of cores
english = dd.read_csv('/home/alberto/Escritorio/pycharm/NLP/ignore_
浏览 1提问于2019-12-06得票数 0
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我在Pandas中有几个Python数据框架，我想循环它们，找出哪个数据框架符合我的行的条件，并将它保存在一个新的数据框架中。
d = {'Count' : ['10', '11', '12', '13','13.4','12.5']}
df_1= pd.DataFrame(data=d)
df_1
d = {'Count' : ['10', '-11', '-12', '13','16'
浏览 1提问于2020-01-03得票数 0
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我把我写的潘达斯剧本从一台电脑搬到另一台电脑上。当在新计算机上运行它时，我会得到这个错误，但是我不确定是什么导致了它。
dfm = master_df
dfa = pd.read_csv(path)
dfa["Size"] = pd.cut(dfa["NOMSIZE_IN_MM_U"],bins=[0,300,600,float('inf')])
dfa["Depth"] = pd.cut(dfa["DEPTH_U"],bins=[0,2,4,6,float('inf')])
dfm['
浏览 2提问于2021-02-16得票数 1
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获取跟随错误
引发ValueError("{}编码字段指定时没有类型；“ValueError: vipin编码字段指定时没有类型；类型不能自动推断，因为数据没有指定为pandas.DataFrame )。
import pyodbc
import altair as alt
import pandas as pd
connection = pyodbc.connect(Driver='{SQL Server};',
server='server\SQLEXPRESS',
浏览 0提问于2020-11-21得票数 0
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当尝试加载一个大的csv文件(150MB)时，我得到错误“内核死了，正在重新启动”。那么我使用的代码如下所示：
import pandas as pd
from pprint import pprint
from pathlib import Path
from datetime import date
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
basedaily = pd.read_csv('combined_csv.csv')
以前它是有效的，但我不知道为什么它不再工作了。我尝试使用engine="pyt
浏览 0提问于2020-01-11得票数 1
我试图比较两个excel文件和我得到的ValueError。这是我得到的错误日志。这应该比较我导入到项目中的两个excel文件。我正在使用熊猫图书馆和numpy。当我尝试比较一个较小的数据集，但对于一个大得多的excel文件时，这种方法起了作用。任何关于我可以尝试的建议都是有帮助的。谢谢
[~/Desktop/Compare]$ python3 compare.py
compare.py:11: DeprecationWarning: elementwise comparison failed; this will raise an error in the future.
compare
浏览 5提问于2022-10-19得票数 0
在这段代码中，我试图用一个条形图来创建一个条形图(作为“总”栏，它将放置在其他条形图旁边)，其中包含一个数据帧的片段。它适用于数据帧的另一个部分，但对于“总计”切片(仅为一行)，我一直得到以下“键错误: 0"：
x_4t = dfCOPN['Percent'][-1:]
y_4t = dfCOPN['index'][-1:]
ind4t = np.arange(len(y_4t))
..。
for i, text in enumerate(ind4t):
if x_4t<72:
ax4t.annotate(str(x_4t)
浏览 2提问于2015-12-30得票数 1
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1回答
我想比较两个数据。
密码如下：
supp_chg = supp_chg == supp_bal
我有一个错误：
File "/Users/delalma/Library/Python/3.7/lib/python/site-packages/pandas/core/ops/__init__.py", line 1567, in f
"Can only compare identically-labeled " "DataFrame objects"
ValueError: Can only compare identically-lab
浏览 6提问于2020-01-17得票数 0
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我正在尝试使用pandas将大量数据写入excel文件，然后再将其检索到excel文件中。在编写了大约4,000行代码之后，它抛出了一个与样式相关的ValueError (下面是示例代码和跟踪)。
代码：
with pd.ExcelWriter('test.xls', style_compression = 2) as writer:
row = 0
while 1: #running it until I stop it during testing
data = get_that_sweet_data()
df = pd.Da
浏览 0提问于2018-01-18得票数 0
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1回答
我可以在多个索引上做一个熊猫风格的热图，没问题：
df = sns.load_dataset('geyser').reset_index()
df['3m_duration'] = df.duration > 3
group_cols = ['kind', '3m_duration']
count_gpby = df[
group_cols + ['index']
].groupby(
group_cols
)
count_gpby.count().style.background_g
浏览 2提问于2021-11-28得票数 2
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1回答
我有两个Python Pandas DataFrames：
Inventory_Info (20行)：
Group, Facility, Unit, Room, HardwareAddress
'Generic Hospital Group', 'Generic Hospital', 'Generic Hospital Ward', 'Generic Hospital Room', 5715
Data (47行)：
Serial_Number, Last_Server_Check, Num_Check_Ins, HardwareA
浏览 2提问于2017-01-19得票数 0
1回答
使用Python + Pandas，是否有一种快速简便的方法将Dict (由键的文件名和值的几列数据组成)保存到.XLSX文件中？
经过一些研究之后，我尝试使用以下代码将其转换为Pandas DataFrame (因为我知道您可以使用Pandas DataFrame编写一个.XLSX文件)：
import pandas as pd
import glob
f_list = glob.glob("C:\\Users\\me\\dt\\xx\\*.xlsx")
sheets = {f: pd.read_excel(f) for f in f_list}
new_df = pd.D
浏览 4提问于2015-10-09得票数 3
我正在尝试垂直连接两个Dask DataFrames
我有以下Dask DataFrame：
d = [
['A','B','C','D','E','F'],
[1, 4, 8, 1, 3, 5],
[6, 6, 2, 2, 0, 0],
[9, 4, 5, 0, 6, 35],
[0, 1, 7, 10, 9, 4],
[0, 7, 2, 6, 1, 2]
]
df = pd.DataFrame(d[1:], columns=d[0])
dd
浏览 2提问于2017-05-06得票数 8
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1回答
熊猫df被解读为迪克特
、、、
我在pandas上遇到了麻烦。我用.xlsx打开了一个pandas文件，但是当我试图过滤任何信息时，它会显示错误。
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'head' #(or iloc, or loc, or anything else from DF/pandas)#
所以，我做了一些研究，发现我的桌子变成了一本字典(为什么？)
我正试图把这个烂摊子转换成一个合适的字典，所以我可以把它转换成一个适当的df，因为现在，它从这两个方面都显示了一些特性。我需要一个df，就是它。
以下是代码：
import p
浏览 1提问于2022-06-15得票数 0
为了清晰起见，我将从代码中提取一段摘录，并使用通用名称。我有一个类Foo()，它将DataFrame存储到属性。
import pandas as pd
import pandas.util.testing as pdt
class Foo():
def __init__(self, bar):
self.bar = bar # dict of dicts
self.df = pd.DataFrame(bar) # pandas ob
浏览 9提问于2015-09-24得票数 2
回答已采纳
2回答
我是Pandas的新手，我试图在两个数据帧之间做一个左连接。我得到了一个KeyError。有人能发现我的错误吗？我想这可能是我错过的很简单的事情。谢谢!
import pandas as pd
import xlrd
remediation_file = pd.read_excel('C:\\Users\garyd\\Desktop\\remediation-workbook.xlsx')
exception_file = pd.read_excel('C:\\Users\garyd\\Desktop\\exception-finished-file.xlsx&#
浏览 0提问于2018-05-05得票数 2
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我是pandas的新手，我正在学习数据操作。在下面的示例中，当merging两个DataFrames具有一些相似的键时，为什么合并的DataFrame中的键顺序如下所示？
我的问题是，输出不应该更像：
|0. Z 1 3|
|1. Y 2 2|
|2. Z 3 3|
我的逻辑是，首先检查第一个数据中的每个键，然后在第二个键中检查每个键，因为这是第一次看起来是这样的。
注:这是我第一次在这个平台上问任何问题，所以如果我做错了什么，请指导我。
浏览 2提问于2022-06-09得票数 0
3回答
我正在使用python与dask一起创建一个逻辑回归模型，以便在培训时加快速度。
我有x，这是特征数组(numpy数组)，y是标签向量。
编辑: numpy数组是: x_train (n*m大小)浮点数数组，y_train是(n*1)整数向量，是训练的标签。这两种方法都很适合滑雪LogisticRegression.fit，而且在那里工作也很好。
我尝试使用这段代码创建一个熊猫df，然后将其转换为dask，并在其上进行培训，如所示
from dask_ml.linear_model import LogisticRegression
from dask import dataframe as
浏览 0提问于2019-06-06得票数 1
pandas (或其他模块)是否有任何功能来支持基于多个键的两个表的合并(或连接)？
例如，我有两个表(DataFrames) a和b
>>> a
A B value1
1 1 23
1 2 34
2 1 2342
2 2 333
>>> b
A B value2
1 1 0.10
1 2 0.20
2 1 0.13
2 2 0.33
期望的结果是：
A B value1 value2
1 1 23 0.10
1 2 34 0.20
浏览 2提问于2015-08-29得票数 43
我不知道如何解决我的问题。我想合并两个数据文件：
show = pd.merge(df1, df2, how='left', on=0)
但是，由于每次调用函数时，这两个数据格式都有很大的变化，所以我不知道有多少列，所以我无法命名它们。合并函数需要列名才能工作。我试着只提供列号，但没有起作用：
raise KeyError(key)
KeyError: '0'
是否可以不使用列名来合并数据文件。或者--我是否可以在不知道有多少列的情况下命名列呢？
@jezrael仍然显示一个错误：
Traceback (most recent call last):
Fil
浏览 4提问于2021-03-10得票数 0
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1回答
这段代码的目的是抓取一堆不同长度的数据表(每个表的行数不同)，将它们转换为pandas数据框，删除一些不必要的列并固定日期。
上面所有的方法都可以正常工作，但是当我尝试重命名一个列时，我得到了一个错误。
以下是数据示例：
实际日期
0 2018年10月15日21:30
2018年09月01日21:30 0.7%
2018年08月02日21:30 0.3%
2018年07月09日21:30 -0.1%
2018年06月04日21:30 -0.2%
2018年05月09日21:30 -0.2%
2018年04月10日6:30 -1.1%
代码如下：
from selenium import web
浏览 2提问于2018-09-28得票数 1
我曾经使用tree.pandas.df()函数(2年前)从根文件中检索熊猫数据。但是，在最近运行代码时，我得到了以下错误。有人能告诉我问题出在哪里吗？
f = uproot.open(inputFile)
treeName = "myTreeName"
tree = f[treeName]
myDf = tree.pandas.df('branchName',entrystop=nEvent, flatten = False)
AttributeError：“Model_TTree_v19”对象没有“熊猫”属性
浏览 8提问于2022-09-22得票数 1
我正试图从以前从CSV获得的一些数据中构建一个新的数据框架，并对其进行一些计算，比如
addtest = pd.DataFrame({'coordinates': 123456,
'level1': RainD.level,
'coordinates1': 789,
'level2':RainD2.level})
在上面的示例中，level1和level2只是从CSV导入的级别，没有任何应
浏览 1提问于2015-03-16得票数 0
Problem：一个网站有c.80页，每个页面都包含一个结构相同的表。我需要刮每一张桌子，并将结果存储在一只熊猫的数据中。表内容定期更新，因此需要经常重复。
我可以从一个页面中抓取表，但我很难在多个页面中完成它。我发现的所有示例都用于迭代更改的URL，例如(www.example.com/page1 1、/page2等)，而不是用于指定的URL列表。
我尝试了下面的URL子集(理想情况下，我希望从csv列表中读取URL)，但它似乎只将最后一个表刮到dataframe (即ZZ)中。
很抱歉，如果这看起来不太好，我对Python相当陌生，我主要使用pandas进行数据分析，直接从csv读取。任何
浏览 0提问于2018-11-13得票数 1
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DataFrames
每当我尝试运行这个程序时，我都会继续获取KeyError
masterdata = cabdata.merge(transaction, on= 'Transaction ID').merge(customer, on ='Customer ID').merge(city, on = 'City').merge(holidaydata, on='Holidays')
错误：
KeyError Traceback (most recent ca
浏览 7提问于2022-06-12得票数 0
我正在尝试创建一个简单的应用程序，它将从一首歌曲中提取歌词并保存它们，我正在使用lyricsgenius创建一个JSON文件，其中包含我所请求的歌曲的歌词，但是，我不知道如何解析JSON文件中的数据。我尝试过遵循this教程，但是当我开始使用Pandas时，我得到了一个错误。 创建JSON文件的代码 import lyricsgenius as genius
import os
os.getcwd()
geniusCreds = "qlDFcHWqCRpSfq0pVTctt1ZhDc4wHF6lpP5WGODh4iVQB7yTPn7Hw6SjWAFiCdxa"
artis
浏览 22提问于2019-12-07得票数 2
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我正在从文件列表中创建一个pandas数据帧，并尝试为数据帧中的每个文件添加一列索引(day)。代码：
for file in list_of_files:
df = pd.read_csv(file, delimiter=',')
df['day'] = []
df['day'] = list_of_files.index(file)
df2 = []
df2.append(df)
frame = pd.concat(df2, axis=0, ignore_index=True)
我期望得到的结果是：
i
浏览 4提问于2019-11-17得票数 0
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我试图在YAML文件中定义熊猫DataFrame对象，我认为这是可能的，因为DataFrame对象是。
我剥离的YAML文件如下所示，保存为'config.yaml'：
!!python/object/new:pandas.DataFrame [[{'dimension1_id':58,'metric1':10},{'dimension1_id':50,'metric':10}]]
我使用以下方法将数据加载到python脚本中
f = open('config.yaml')
y = yaml.loa
浏览 6提问于2013-12-17得票数 3
回答已采纳
2回答
我正在尝试使用pd.merge合并两个数据帧。如果两个dataframe中都存在公司名称，我想从dataframe 2添加'Phone‘列。每次运行代码时，我都会得到KeyError='Company‘，即使这是我要合并的列名。
我尝试过的东西：
pd.merge(northstar,julie['Phone'], on='Company')
northstar.merge(julie['Phone'], on 'Company')
pd.merge('Company','Title'
浏览 0提问于2019-07-30得票数 0
1回答
尝试使用modin.pandas来使用此应用函数的所有核心
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
sid = SentimentIntensityAnalyzer()
# sentiment Score of essay
data = data.merge(data.essay.apply(lambda s: pd.Series({'neg':sid.polarity_scores(s)['neg'],
浏览 0提问于2020-01-11得票数 2
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当我试图转换一个.mat文件时，会遇到以下错误：
ValueError:数据必须是一维的
这是文件：
这是我的密码：
from scipy.io import loadmat
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = scipy.io.loadmat('sp1s_aa.mat')
df = pd.dataFrame(data=mat)
我知道我必须先把文件数据转换成字典，然后把它变成数据，但我不知道怎么做。
任何帮助都是非常感谢
浏览 2提问于2022-03-14得票数 0
1回答
我正在尝试将csv转换为pandas中的面板，如下所示，但jupyter保持警告"ValueError:面板构造函数未正确调用！“，尽管我已经按照指南在https://blog.quantinsti.com/importing-csv-data-zipline-backtesting/中这样做了。 我的csv文件具有以下结构： data = pd.read_csv('.../MWG.csv', index_col=0, parse_dates=['Date'])
data.fillna(method='ffill')
Dat
浏览 15提问于2020-01-07得票数 0
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我从输入函数中得到错误：
from nsepy import get_history
data1 = get_history(symbol='TATAMOTORS', start=date(2018,1,1),end=date(2018,6,7))
data2 = get_history(symbol='ALSEC', start=date(2018,1,1), end=date(2018,6,7))
data3=data1.join(data2)
print(data3)
这是我收到的ValueError输出：
data3=data1.join(data
浏览 0提问于2018-07-06得票数 2
2回答
im 用于读取大量流入熊猫的数据，并得到以下错误：
ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-13-1e63a2e6d3db> in <module>()
----> 1 df = pd.DataFrame(AandCStation)
2
3 #AandCStation['time'] # gets the name
4
5 #AandCStation.val
浏览 0提问于2018-07-16得票数 2
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我试图转发一个数据到excel，但收到了主题错误。
我想把一些excel文件合并成一个excel文件。首先，我创建了all_info数组，以便收集所有数据。
all_info = []
在那之后，我读了所有的excel文件。下面是Excel文件: sample1、sample2等。
data = pd.read_excel('sample1.xlsx', 'Sheet1')
我将每个excel文件的数据添加到下面的all_info数组中。
for i in range(0, len(data)):
all_info.append(data)
在组合了al
浏览 0提问于2015-10-11得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个相当大的数据集，大约有5287657列，大约有15列。我试图创建一个枢轴表，当我尝试创建MemoryError 时，它给了我一个DataFrame。
以下是我所看到的错误信息：
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 411, in __init__
arrays, columns = _to_arrays(data, columns, dtype=dtype)
File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.p
浏览 5提问于2013-03-26得票数 3
我正在尝试合并两个数据帧，testr和testc，但我一直在"Channel ID“上得到一个关键错误，并且不确定问题是什么。数据帧是否必须具有相同的大小或具有相同的数据类型才能使pd.merge工作？下面是我在每个数据帧上与.info()合并的代码：
def matchID_RC(rev,cost):
rc = pd.merge(rev, cost, on='Channel ID', how = 'outer')
return rc
testr.info()
<class 'pandas.core.frame.DataF
浏览 1提问于2015-06-20得票数 2
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