Как исправить: вы пытаетесь объединить столбцы object и int64.

Ошибка, с которой вы можете столкнуться при использовании панд:

 ValueError : You are trying to merge on int64 and object columns.
            If you wish to proceed you should use pd.concat

Эта ошибка возникает, когда вы пытаетесь объединить два DataFrame pandas, но столбец, который вы объединяете, является объектом в одном DataFrame и целым числом в другом DataFrame.

В следующем примере показано, как исправить эту ошибку на практике.

Как воспроизвести ошибку

Допустим, мы создаем следующие два кадра данных panda:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df1 = pd. DataFrame ({' year ': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021],
                    ' sales ': [500, 534, 564, 671, 700, 840, 810]})

df2 = pd. DataFrame ({' year ': ['2015', '2016', '2017', '2018', '2019', '2020', '2021'],
                    ' refunds ': [31, 36, 40, 40, 43, 70, 62]})

#view DataFrames
print (df1)

   year sales
0 2015 500
1 2016 534
2 2017 564
3 2018 671
4 2019 700
5,2020 840
6 2021 810

print (df2)

   year refunds
0 2015 31
1 2016 36
2 2017 40
3 2018 40
4 2019 43
5 2020 70
6 2021 62

Теперь предположим, что мы пытаемся объединить два DataFrame:

 #attempt to merge two DataFrames
big_df = df1. merge (df2, on=' year ', how=' left ')

ValueError : You are trying to merge on int64 and object columns.
            If you wish to proceed you should use pd.concat

Мы получаем ValueError , поскольку переменная года в первом DataFrame является целым числом, а переменная года во втором DataFrame является объектом.

Как исправить ошибку

Самый простой способ исправить эту ошибку — просто преобразовать переменную года второго DataFrame в целое число, а затем выполнить слияние.

Следующий синтаксис показывает, как это сделать:

 #convert year variable in df2 to integer
df2[' year ']=df2[' year ']. astype (int)

#merge two DataFrames
big_df = df1. merge (df2, on=' year ', how=' left ')

#view merged DataFrame
big_df

	year sales refunds
0 2015 500 31
1 2016 534 36
2 2017 564 40
3 2018 671 40
4 2019 700 43
5 2020 840 70
6 2021 810 62

Обратите внимание, что мы не получаем никаких ValueError и нам удается успешно объединить два DataFrame в один.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как исправить другие распространенные ошибки в Python:

Как исправить: столбцы перекрываются, но суффикс не указан
Как исправить: объект «numpy.ndarray» не имеет атрибута «append»
Как исправить: если вы используете все скалярные значения, вам необходимо передать индекс.