Python 使用键合并两个熊猫系列

我有两个熊猫系列，即x和y

x、 head（）给出：

y、 head（）给出：

我需要的是合并这两个列，其中user=UserID

例如，我的第一行应该如下所示：

   user  hotel  rating      id         UserID Gender   Age  Occupation Zip Code
0  1    1253      5      2783_1253     1.0      F     18.0     10.0     48067

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如何获得它？

我想您需要首先将

float

列转换为

int

，然后：

或者将两列都转换为浮动：

x['UserID'] = x.user.astype(float)
df = pd.merge(x,y, on='UserID')
print (df)
   user  hotel  rating         id  UserID  Gender Age  Occupation   Zip   Code
0     1   1253       5  2783_1253     1.0     2.0   M        56.0  16.0  70072
1     4    589       5   2783_589     4.0     5.0   M        25.0  20.0  55455
2     3   1274       4  2783_1274     3.0     4.0   M        45.0   7.0   2460
3     2    741       5   2783_741     2.0     3.0   M        25.0  15.0  55117

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您正在寻找的是加入。您可以在这里找到答案：（它的工作原理与SQL中的工作原理相同）。

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但是，如果您希望将

user

保持为整数，将

UserID

保持为浮点数，则可能需要进行一些额外的强制转换和重命名。

Hi。谢谢，它帮了我。

   user  hotel  rating      id         UserID Gender   Age  Occupation Zip Code
0  1    1253      5      2783_1253     1.0      F     18.0     10.0     48067

y['user'] = y.UserID.astype(int)
df = pd.merge(x,y, on='user')
print (df)
   user  hotel  rating         id  UserID  Gender Age  Occupation   Zip   Code
0     1   1253       5  2783_1253     1.0     2.0   M        56.0  16.0  70072
1     4    589       5   2783_589     4.0     5.0   M        25.0  20.0  55455
2     3   1274       4  2783_1274     3.0     4.0   M        45.0   7.0   2460
3     2    741       5   2783_741     2.0     3.0   M        25.0  15.0  55117

x['UserID'] = x.user.astype(float)
df = pd.merge(x,y, on='UserID')
print (df)
   user  hotel  rating         id  UserID  Gender Age  Occupation   Zip   Code
0     1   1253       5  2783_1253     1.0     2.0   M        56.0  16.0  70072
1     4    589       5   2783_589     4.0     5.0   M        25.0  20.0  55455
2     3   1274       4  2783_1274     3.0     4.0   M        45.0   7.0   2460
3     2    741       5   2783_741     2.0     3.0   M        25.0  15.0  55117