<\/p>\n
Um erro que voc\u00ea pode encontrar ao usar pandas \u00e9:<\/span><\/p>\n Este erro ocorre quando voc\u00ea tenta mesclar dois DataFrames do pandas, mas a coluna que voc\u00ea est\u00e1 mesclando \u00e9 um objeto em um DataFrame e um n\u00famero inteiro no outro DataFrame.<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como corrigir esse erro na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Digamos que criamos os dois DataFrames panda a seguir:<\/span><\/p>\n Agora suponha que tentamos mesclar os dois DataFrames:<\/span><\/p>\n Recebemos um ValueError<\/strong> porque a vari\u00e1vel ano<\/strong> no primeiro DataFrame \u00e9 um n\u00famero inteiro, mas a vari\u00e1vel ano<\/strong> no segundo DataFrame \u00e9 um objeto.<\/span><\/p>\n A maneira mais f\u00e1cil de corrigir esse erro \u00e9 simplesmente converter a vari\u00e1vel ano<\/strong> do segundo DataFrame em um n\u00famero inteiro e depois fazer a mesclagem.<\/span><\/p>\n A sintaxe a seguir mostra como fazer isso:<\/span><\/p>\n Observe que n\u00e3o recebemos nenhum ValueError<\/strong> e conseguimos mesclar com sucesso os dois DataFrames em um.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como corrigir outros erros comuns em Python:<\/span><\/p>\n Como corrigir: as colunas se sobrep\u00f5em, mas nenhum sufixo \u00e9 especificado<\/a> Um erro que voc\u00ea pode encontrar ao usar pandas \u00e9: ValueError : You are trying to merge on int64 and object columns. If you wish to proceed you should use pd.concat Este erro ocorre quando voc\u00ea tenta mesclar dois DataFrames do pandas, mas a coluna que voc\u00ea est\u00e1 mesclando \u00e9 um objeto em um DataFrame […]<\/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":[],"class_list":["post-2871","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"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 Como reproduzir o erro<\/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 Como corrigir o erro<\/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 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como corrigir: o objeto \u2018numpy.ndarray\u2019 n\u00e3o possui um atributo \u2018append\u2019<\/a>
Como corrigir: se voc\u00ea usar todos os valores escalares, precisar\u00e1 passar um \u00edndice<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"