您当前的位置:首页 > IT编程 > python
| C语言 | Java | VB | VC | python | Android | TensorFlow | C++ | oracle | 学术与代码 | cnn卷积神经网络 | gnn | 图像修复 | Keras | 数据集 | Neo4j | 自然语言处理 | 深度学习 | 医学CAD | 医学影像 | 超参数 | pointnet | pytorch | 异常检测 | Transformers | 情感分类 | 知识图谱 |

自学教程:pandas merge报错的解决方案

51自学网 2021-10-30 22:46:29
  python
这篇教程pandas merge报错的解决方案写得很实用,希望能帮到您。

pandas 做merge的时候报这个错:

df22 = pd.merge(df1,df2,left_on='company_name',right_on = 'name',how='left') Process finished with exit code 137

查了一下原因是:

两个表太大了,可能导致内存不够。

补充:Pandas:merge函数使用注意事项(pandas的merge函数造成大量错误的空值)

相信使用过Pandas的merge函数的人都知道,merge具有连接的功能,左连接更是在数据处理中最常用的连接方式。在使用merge过程中,

经常会出现这种情况:

dataframe1:a b1 12 23 3
dataframe2:b c1 22 3

dataframe = pd.merge(dataframe1,dataframe2,on='b',how='left')后得到

dataframe:a b c1 1 22 2 33 3 nan

但有时候dataframe2为

b c1 22 33 4 

dataframe = pd.merge(dataframe1,dataframe2,on='b',how='left')后得到

dataframe:a b c1 1 22 2 33 3 nan

这是为什么呢?

原因是通常我们的dataframe的数据都是从csv文件或者xls文件读取过来的,在excel中打开对应b那些的数据看起来是一样的,但是使用pandas读取的时候,

可能发现不同csv文件或者xls文件的同一列的数据相同的数据具有整型和浮点型的区别,这样导致在连接的时候,3和3.0是不一样的,无法对3那行进行连接。

因此,在使用merge进行连接前,必须对连接的关键字进行字符化或者整型化的调整。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持51zixue.net。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。


python高效的素数判断算法
Python函数参数中的*与**运算符
万事OK自学网:51自学网_软件自学网_CAD自学网自学excel、自学PS、自学CAD、自学C语言、自学css3实例,是一个通过网络自主学习工作技能的自学平台,网友喜欢的软件自学网站。