Python 2.7 数据帧合并问题

我正在通过Wes McKinney的数据分析python学习python和pandas。第2章中的一个例子是合并不起作用的MovieLens数据。我认为问题在于，在收视率中，电影的id是一个int64，而在电影中它是一个对象。合并返回一个空数据帧

我已经阅读了以前关于pandas和自动数据类型分配的一些帖子，并在pandas.io.parsers.read_表文档中找到了数据类型，但无法更改类型

原代码：

mnames = ['movie_id', 'title', 'genres']
movies = pd.read_table('ch02/movielens/movies.dat', sep='::', header=None, names=mnames)

我的研究表明什么应该起作用：

movies = pd.read_table('ch02/movielens/movies.dat', sep='::', header=None, names=mnames, dtype={'movie_id':np.int64})

不幸的是，类型没有改变，合并仍然返回一个空集。我正在运行pandas 0.10.1（请注意，我没有查找图书代码，只查找您的帖子）

首先确认数据类型：

print ratings_df.dtypes
print movies_df.dtypes

如果您发现它们是不同的类型，您可以尝试（假设ratings_df.movie_id是object而不是int）：

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看看你的合并现在是否有效。

FWIW这本书的代码对我是否有效。要排除自修复错误，请确认您正在运行pandas 0.10.1？在[83]：import pandas打印“pandas version:”，pandas.\uuuu version\uuuuuu pandas version:0.10.1Strange，然后。movies数据框中我的

movie\u id

系列是

Name:movie\u id，长度：3883，数据类型：int64

，这似乎是正确的，并且合并的行为与您期望的方式相同。我还可以确认书中的代码完全按照编写的方式为我工作。

ratings_df.movie_id = ratings_df.movie_id.astype(int)