Python 包含数字和字符串值的对象类型的键存在合并问题

我有两个数据帧df1和df2，如下所示：-

df1 = pd.DataFrame({'x': [1, '3', 5,'t','m','u'],'y':[2, 4, 6, 4, 4, 8]})

df2 = pd.DataFrame({'x': [1, 3, '4','t'],'z':[2, 4, 6,7]})

我正在尝试合并（左连接）两个数据帧，如下所示：-

df=pd.merge(df1, df2, how='left', on='x')

输出为：-

df
Out[25]: 
   x  y    z
0  1  2  2.0
1  3  4  NaN
2  5  6  NaN
3  t  4  7.0
4  m  4  NaN
5  u  8  NaN

---

显然，对于上面的第二行，即x=3，我希望使用z=4而不是NaN。是否有一个选项可以在合并期间定义键的数据类型，或者任何其他解决方法，在其中我可以将键的数据类型更改为两个数据帧中的字符串，并获得所需的输出。

您的df1和df2，3有不同的数据类型，一个是数字，另一个是str，所以我们把它们都转换成可以匹配的字符串

df=pd.merge(df1.astype(str), df2.astype(str), how='left', on='x')
df
Out[914]: 
   x  y    z
0  1  2    2
1  3  4    4
2  5  6  NaN
3  t  4    7
4  m  4  NaN
5  u  8  NaN

---

您可以使用

assign

将新数据类型临时分配给x列：

pd.merge(df1.assign(x=df1.x.astype(str)), 
         df2.assign(x=df2.x.astype(str)), 
         how='left', on='x')

输出：

   x  y    z
0  1  2  2.0
1  3  4  4.0
2  5  6  NaN
3  t  4  7.0
4  m  4  NaN
5  u  8  NaN

---

谢谢Scott，它工作了，这正是我在合并步骤中更改数据类型所需要的。如果col name而不是“x”表示“我的id”，请告诉我如何使用您的代码。如果这是一个愚蠢的问题，请道歉。您不能将assign与包含特殊字符或空格的列名一起使用。您需要创建一个中间数据帧，该数据类型在“我的id”上更改，或者向现有数据帧添加一个新列，将“我的id”强制转换为字符串，或者将列的名称从“我的id”更改为“我的id”，并使用assign@如果您希望将dataframe中的所有列强制转换为字符串，则Wen方法仍应有效。我的最佳建议是更改列名或创建一个新列，使您的空格为下划线，如“My_id”或“myid”，这将有效。我同意，并且我也做了完全相同的操作。它工作得很好。另外，其中一个数据帧是包含数据帧的字典键的值。早些时候，当我尝试使用astype（str）时，它抛出了一个类似SettingWithCopyWarning的警告：试图在数据帧的切片副本上设置一个值。尝试改用.loc[row\u indexer，col\u indexer]=值。有了你的建议，问题就解决了。谢谢斯科特。确实很有帮助。