Python 使用空值填充新数据帧

我正在尝试合并两个数据帧：

• 第一个数据帧，

  control

  ，由整数/字符串填充
• 左边的数据框一起填充了整数/列表

当我使用pandas

merge（）

函数时，新的数据框会用NaN而不是列表填充右侧的数据框

final_dataset = pd.merge(control, together, on="zip_code", how="left")

我期望使用两个原始数据帧中的值创建一个新的合并数据帧。相反，在新的数据框中，“control”数据框中的所有值都是正确的，但“together”数据框中的所有列表都是正确的

以下是一些示例数据：

control                                       together
-------------------------------              -------------------------------
payment             zip_code                   age                  zip_code
   Rent                 94053                    [25, 64, 24]         12583
   Mortgage             47283                    [78. 39, 35]         47283
   Rent                 25769                    [82, 33, 19]         25769

以下是最终数据集的外观：

final_dataset
-----------------------------------------------------------
zip_code             payment                 age                  
47283                  Mortgage               NaN                 
25769                  Rent                   NaN                                

---

我想你有一些事情要做。当你说左数据帧时，我假设你的意思是它应该是左连接右的？你不是说“在一起”在样本的左边吗

我认为可以安全地假设“together”中的邮政编码是字符串而不是int。您得到的是NaN，因为它们在2个数据帧中不匹配。示例47283不等于“47283”

另外，如果是一个左连接，你想一起在左边，你应该有1个NaN的付款，因为你只有2个邮政编码匹配，如果他们是相同的数据类型

如果您想控制左侧，我建议您这样做（我想您是这样做的）：

control=pd.DataFrame({
‘付款’：[‘租金’、‘抵押’、‘租金’]，
“邮政编码”：[940534728325769]
})
一起=pd.DataFrame({
‘年龄’：[25,64,24]，[78,39,35]，[82,33,19]，
“邮政编码”：[125834728325769]
})
控件。合并（在class='zip\u code'，how='left'上合并）

这将为您提供以下结果：

    payment  zip_code           age
0      Rent     94053           NaN
1  Mortgage     47283  [78, 39, 35]
2      Rent     25769  [82, 33, 19]

---

正如您所看到的，由于94053不在“一起”数据框中，您有1个NaN。如果每个数据框的邮政编码列具有不同的类型，则可能会发生这种情况，其中一个是int64，另一个是object，例如：

 a = pd.DataFrame([
    {"colA": 1, "key": "1"},
    {"colA": 2, "key": "2"},
    {"colA": 3, "key": "3"}
])

b = pd.DataFrame([
    {"colB": [25, 64, 24], "key": 1},
    {"colB": [25, 64, 24], "key": 2},
    {"colB": [25, 64, 24], "key": 4}
])

如果您合并这两个数据帧，您将得到

res = pd.merge(a, b, on="key", how='left')



   colA key colB
0   1   1   NaN
1   2   2   NaN
2   3   3   NaN

---

因此，您需要确保两个数据框中的邮政编码具有相同的类型。

请提供一些示例数据。当您执行内部联接时，

how='inner'

您得到了什么值？可能是ID不匹配。@iuvbio添加了一些示例code@minanmafi您应该使用

pd.merge（control，together，on=“zip\u code”，how=“inner”）

检查是否得到任何结果，并将其添加到问题中。如果没有，则您的

zip\u code

值实际上不相同。请同时提供

control.zip\u code.dtype

和

的输出。zip\u code.dtype