<\/p>\n
Un errore che potresti riscontrare quando usi i panda \u00e8:<\/span><\/p>\n Questo errore si verifica quando si tenta di unire due DataFrame panda ma la colonna su cui si sta unendo \u00e8 un oggetto in un DataFrame e un numero intero nell’altro DataFrame.<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come correggere questo errore nella pratica.<\/span><\/p>\n Diciamo di creare i seguenti due DataFrames panda:<\/span><\/p>\n Supponiamo ora di provare a unire i due DataFrame:<\/span><\/p>\n Riceviamo un ValueError<\/strong> perch\u00e9 la variabile year<\/strong> nel primo DataFrame \u00e8 un numero intero ma la variabile year<\/strong> nel secondo DataFrame \u00e8 un oggetto.<\/span><\/p>\n Il modo pi\u00f9 semplice per correggere questo errore \u00e8 semplicemente convertire la variabile anno<\/strong> del secondo DataFrame in un numero intero e quindi eseguire l’unione.<\/span><\/p>\n La seguente sintassi mostra come eseguire questa operazione:<\/span><\/p>\n Tieni presente che non riceviamo alcun ValueError<\/strong> e riusciamo a unire con successo i due DataFrame in uno solo.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come correggere altri errori comuni in Python:<\/span><\/p>\n Come risolvere il problema: le colonne si sovrappongono ma non \u00e8 specificato alcun suffisso<\/a> Un errore che potresti riscontrare quando usi i panda \u00e8: ValueError : You are trying to merge on int64 and object columns. If you wish to proceed you should use pd.concat Questo errore si verifica quando si tenta di unire due DataFrame panda ma la colonna su cui si sta unendo \u00e8 un oggetto in […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n ValueError<\/span> : You are trying to merge on int64 and object columns.\n If you wish to proceed you should use pd.concat\n<\/strong><\/pre>\n Come riprodurre l’errore<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf1 = pd. DataFrame<\/span> ({' year<\/span> ': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021],\n ' sales<\/span> ': [500, 534, 564, 671, 700, 840, 810]})\n\ndf2 = pd. DataFrame<\/span> ({' year<\/span> ': ['2015', '2016', '2017', '2018', '2019', '2020', '2021'],\n ' refunds<\/span> ': [31, 36, 40, 40, 43, 70, 62]})\n\n#view DataFrames\n<\/span>print<\/span> (df1)\n\n year sales\n0 2015 500\n1 2016 534\n2 2017 564\n3 2018 671\n4 2019 700\n5,2020 840\n6 2021 810\n\nprint<\/span> (df2)\n\n year refunds\n0 2015 31\n1 2016 36\n2 2017 40\n3 2018 40\n4 2019 43\n5 2020 70\n6 2021 62<\/strong><\/pre>\n #attempt to merge two DataFrames\n<\/span>big_df = df1. merge<\/span> (df2, on=' year<\/span> ', how=' left<\/span> ')\n\nValueError<\/span> : You are trying to merge on int64 and object columns.\n If you wish to proceed you should use pd.concat\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Come correggere l’errore<\/strong><\/span><\/h3>\n
#convert year variable in df2 to integer\n<\/span>df2[' year<\/span> ']=df2[' year<\/span> ']. astype<\/span> (int)\n\n#merge two DataFrames\n<\/span>big_df = df1. merge<\/span> (df2, on=' year<\/span> ', how=' left<\/span> ')\n\n#view merged DataFrame\n<\/span>big_df\n\n\tyear sales refunds\n0 2015 500 31\n1 2016 534 36\n2 2017 564 40\n3 2018 671 40\n4 2019 700 43\n5 2020 840 70\n6 2021 810 62<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come risolvere il problema: l’oggetto “numpy.ndarray” non ha un attributo “append”.<\/a>
Come risolvere il problema: se utilizzi tutti i valori scalari, devi passare un indice<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"