Python 返回空数据帧的合并方法

我有两个具有以下信息的数据帧：

>>> ratings.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5 entries, 0 to 4
Data columns (total 4 columns):
id            5 non-null int64
movie_id      5 non-null object
rating        5 non-null object
account_id    5 non-null int64
dtypes: int64(2), object(2)
memory usage: 240.0+ bytes

>> movies.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 296 entries, 0 to 295
Data columns (total 9 columns):
id              296 non-null int64
description     296 non-null object
genre           296 non-null object
imdb_url        296 non-null object
img_url         296 non-null object
title           296 non-null object
users_rating    296 non-null object
year            296 non-null object
movie_id        296 non-null object
dtypes: int64(1), object(8)
memory usage: 20.9+ KB

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先前关于stackoverflow的回答建议检查数据类型的相似性。但是，由于我的数据类型相同，该错误的解决方案是什么？

这是使用['id'，'movie\u id']进行内部连接，因此如果生成的DF为空，则两个数据帧中的id和movie\u id的组合没有任何匹配。比较两个数据帧中不同的“id”和“movie_id”组合

movies.groupby(['id', 'movie_id'])['id'].count()
ratings.groupby(['id', 'movie_id'])['id'].count()

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通过查看数据类型我们做不了什么，更好的办法是共享一些数据（考虑到数据不多，这对您来说应该不是问题）。如果你不想分享，你可以伪造数据来模拟你的问题。

movies.groupby(['id', 'movie_id'])['id'].count()
ratings.groupby(['id', 'movie_id'])['id'].count()