本文介绍了 pandas 合并返回NaN的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
两个大型数据框的合并存在问题,因为尽管有合适的值,但合并会返回NaN值.两个df的形状如下:
I have issues with the merging of two large Dataframes since the merge returns NaN values though there are fitting values. The two dfs are shaped like:
df1
Motor
2232
1524
2230
2230
2224
1516
1724
2224
1524
1624
1724
2224
2224
1524
1524
1516
1524
2224
1624
1724
1724
2224
2224
df2
Motor Output Torque (mNm)
0615 0,17
1219 0,72
1516 0,59
1624 2
2230 4,7
2233 5,9
0816 0,7
1016 0,92
1024 1,6
1224 1,7
1319 1,4
1331 3,8
1516 0,97
1524 2,9
1717 2,2
1724 4,5
2224 6,8
2232 10
1336 3,6
1727 4,9
1741 8,8
2237 12
2642 26
我使用代码:
MergeDat=MergeDat.merge(Motor,how="left")
print(MergeDat)
其中MergeDat = df1和Motor = df2
where MergeDat= df1and Motor= df2
作为结果,它返回:
Motor Output Torque (mNm)
0 2232 NaN
1 1524 NaN
2 2230 NaN
3 2230 NaN
4 2224 NaN
5 1516 NaN
6 1724 NaN
7 2224 NaN
8 1524 NaN
9 1624 NaN
10 1724 NaN
11 2224 NaN
12 2224 NaN
13 1524 NaN
14 1524 NaN
15 1516 NaN
16 1524 NaN
17 2224 NaN
18 1624 NaN
19 1724 NaN
20 1724 NaN
21 2224 NaN
22 2224 NaN
23 1524 NaN
24 1724 NaN
25 1841 NaN
26 2224 NaN
我不知道为什么输出扭矩"列未合并...
I have no idea why the Output Torque column is not merged...
感谢任何帮助!
推荐答案
您需要相同的dtype
联接列:
#convert first or second to str or int
MergeDat['Motor'] = MergeDat['Motor'].astype(str)
#Motor['Motor'] = Motor['Motor'].astype(str)
#MergeDat['Motor'] = MergeDat['Motor'].astype(int)
Motor['Motor'] = Motor['Motor'].astype(int)
#convert first or second to str or int
#MergeDat['Motor'] = MergeDat['Motor'].astype(str)
Motor['Motor'] = Motor['Motor'].astype(str)
MergeDat['Motor'] = MergeDat['Motor'].astype(int)
#Motor['Motor'] = Motor['Motor'].astype(int)
MergeDat=MergeDat.merge(Motor,how="left")
这篇关于 pandas 合并返回NaN的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!