Python 在Pandas中将数据帧与序列合并时出现问题

我在熊猫合并功能方面遇到了一些棘手的问题。以下是我的问题的一个玩具示例：

df1 = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                     index=[0, 1, 2, 3])

s = pd.Series(['E0', 'E1', 'E2', 'E3'], index = [0,1,2,3])

如果我现在希望基于数据帧中的列A和系列中的索引将这些数据左合并，即：

pd.merge(df1,s,how='left', left_on = 'A', right_index = True)

我得到以下错误：

IndexError: list index out of range

我真的不明白。为了让事情更加混乱，用另一个数据帧替换该系列意味着一切正常：

df2 = pd.DataFrame({'E': ['E0','E1','E2','E3'],
                    'F': ['F0', 'F1', 'F2', 'F3']},
                     index=[0, 1, 2, 3])

pd.merge(df1,df2,how='left', left_on = 'A', right_index = True)

给出：

   A   B   C   D   E   F
0  0  B0  C0  D0  E0  F0
1  1  B1  C1  D1  E1  F1
2  2  B2  C2  D2  E2  F2
3  3  B3  C3  D3  E3  F3

我可能错过了一些非常基本的东西，但我怀疑这是对未来有帮助的事情之一

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非常感谢。

pd.merge

希望数据帧作为其前两个参数。第二个参数不能是一个系列。但是，您可以使用

to_frame

方法将

s

转换为帧：

In [10]: pd.merge(df1, s.to_frame(), how='left', left_on='A', right_index=True)
Out[10]: 
   A   B   C   D   0
0  0  B0  C0  D0  E0
1  1  B1  C1  D1  E1
2  2  B2  C2  D2  E2
3  3  B3  C3  D3  E3

请注意，最后一列的名称是

0

。您可以通过为序列

s

指定名称来控制该列的名称：

In [15]: s.name = 'Foo'

然后最后一个列名变成

Foo

：

In [17]: pd.merge(df1, s.to_frame(), how='left', left_on='A', right_index=True)
Out[17]: 
   A   B   C   D Foo
0  0  B0  C0  D0  E0
1  1  B1  C1  D1  E1
2  2  B2  C2  D2  E2
3  3  B3  C3  D3  E3

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没有意识到合并需要2个数据帧。非常感谢！是否需要使用

合并

？您可以指定一个系列，例如

df1['e']=s