从mysql合并数据类型不匹配问题

考虑以下几点：

import pandas as pd

df1 = pd.io.sql.read_frame("select c1,c2,c3 from table1;",mysqldb1)
df2 = pd.io.sql.read_frame("select c1,c4 from table1;",mysqldb2)
df =  pd.merge(df1,df2,on='c1',how='inner')

这在大多数情况下都有效。我认为我遇到了一个问题，因为在mysqldb1中，c1是一个varchar，而在mysqldb2中，c1是一个整数。我不能改变这种状况。但是现在，因为

df1.c1.dtype != df2.c1.dtype

merge返回一个空数据帧

我试过选角，也就是说

df2['c1'] = df2.c1.astype(object) 

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然后尝试合并，但没有结果。

通常，在SQL读取数据帧的情况下，varchar列被读取为原始字符串，但pandas将所有字符串列都列为“对象”

这种情况下的快速修复方法是将

c1

列转换为字符串

df['c1'] = df.c1.astype(string)

这将把所有int

c1

值转换为字符串

df['c1'] = df.c1.astype(string)

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如果您认为所有的

c2

值都应该转换为整数，那么更深层的解决方法是编写一个函数，将行转换为

int

，并显式处理转换困难的

c2

值。但这并不是完全需要的。

您是否尝试过将df1.c1转换为int？或者其中一些不能转换成int？我有。正如您所建议的，其中一些无法转换为intI，因为SQL中的varchar有尾随空格。也许你可以检查一下。我也看到了，但我已经检查过了，这不是问题所在，而不是你应该试着将对象转换为字符串。过去，关于从varchar提取SQL，我在这方面取得了成功