Python 熊猫合并问题

我有两个数据帧

df1

    KO-ST  1_UID      2_Vloge
0   1976-_  200106897  200106897.0
1    991-_  200108737  200108737.0
2  2147---  200109776  200109776.0
3   2048-_  200300912  200300912.0
4   2194-_  200301057  200301057.0
5  2386---  200301312  200301312.0
6   2002-_  200301315  200301315.0
7   1324-_  200301573  200301573.0
8   1625-45  200301868  200301868.0
9   1625-_  200301868  200301868.0
...

df2
                              a                    b
SID  KO-ST                                     
10000002 851-601          288.0                288.0
10000003 851-1             68.0                 68.0
10000328 853-103           64.5                 64.5
10000583 861-25            30.1                 30.1
10001002 2590-1            96.7                178.9
10001004 2593-2           349.2                349.2
10001005 2593-3           282.0                295.2
10001006 2593-4           121.5                121.5
10001008 2593-6           109.3                110.3
10001009 2593-7             9.9                  9.9
...

有超过500.000行，

KO-ST

是唯一的，

SID

可以重复。我正在尝试对它们进行分组，并重复列

a

和

b

中的值。KO-ST的值是唯一的，在10%的情况下-不完美，在这种情况下（例如1324-uuuu uu u;），df2中没有匹配项

我的初始代码是

REN_ES = pd.merge(df1, df2, left_index=True, on = 'KO-ST')

但我有一个错误：

KeyError: 'KO-ST'

我哪里弄错的？df1是导入2个csv文件并合并某些值的结果。为便于数据处理，添加了列

KO-ST

，作为两列的组合，具有以下功能：

DS_STA['KO-ST'] =DS_STA['KO_SIFKO'].map(str) + "-" + DS_STA['STEV'].map(str)

KO-SIFKO

和

STEV

是整数，因此代码是整数。我之所以添加这个，是因为我怀疑数据类型的识别有问题。

df2有一个多索引，“KO-ST”不是一个列名

left_index=True

覆盖'KO-ST'上的

，因此将其删除。尝试：

REN_ES = pd.merge(df1, df2.reset_index(), on = 'KO-ST')

df2有一个多索引，“KO-ST”不是列名。
left\u index=True
覆盖“KO-ST”上的
，因此将其删除。尝试：

REN_ES = pd.merge(df1, df2.reset_index(), on = 'KO-ST')

不是关于这个问题，但是.astype（str）比.map（str）更有效，而且。。。在这个问题上@lwileczekNot也有同样的错误，但是.astype（str）比.map（str）更有效，而且。。。同样的错误@lwileczek