欢迎来到尧图网

客户服务 关于我们

您的位置:首页 > 汽车 > 新车 > merge释疑(dataframe)

merge释疑(dataframe)

2025/12/20 18:44:02 来源:https://blog.csdn.net/m0_68339197/article/details/145020273  浏览:    关键词:merge释疑(dataframe)

默认方法:how=inner,on=二者交集【是字段的交集,即列索引名的交集】

pd.merge(customers_df,orders_df,left_index=True)报错MergeError: Must pass right_on or right_index=True

错误信息 “MergeError: Must pass right_on or right_index=True” 表示在使用 pd.merge() 函数时,必须指定右边的 DataFrame 用于合并的列(使用 right_on 参数)或者右边的 DataFrame 的索引(使用 right_index=True 参数)。

当你只指定了 left_index=True 时,pandas 不清楚如何将 customers_df 和 orders_df 合并,因为它需要知道 orders_df 的哪个键(列或索引)与 customers_df 的索引相对应。

以下是几种可能的解决方案:

  1. 如果你想根据 orders_df 的索引与 customers_df 的索引合并,你应该同时设置 left_index=True 和 right_index=True

merged_df = pd.merge(customers_df, orders_df, left_index=True, right_index=True, how='left')
  1. 如果你想根据 orders_df 的某个列与 customers_df 的索引合并,你应该设置 left_index=True 并指定 right_on 参数:

python

复制

merged_df = pd.merge(customers_df, orders_df, left_index=True, right_on='your_column_name', how='left')

在这里,your_column_name 应该是 orders_df 中与 customers_df 索引相对应的列的名称。

以下是具体的示例代码:

python

复制

import pandas as pd# 假设的DataFrame
customers_df = pd.DataFrame({'CustomerName': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']
}, index=[1, 2, 3, 4])orders_df = pd.DataFrame({'OrderID': [101, 102, 103, 104],'CustomerID': [1, 2, 3, 5],  # 假设这是与customers_df索引对应的列'OrderAmount': [100, 150, 200, 250]
})# 假设你想根据CustomerID列(orders_df)与customers_df的索引合并
merged_df = pd.merge(customers_df, orders_df, left_index=True, right_on='CustomerID', how='left')print(merged_df)

请注意,根据你的实际数据和需求,你可能需要调整代码中的合并方式(how 参数),例如 'left''right''outer''inner' 等。

版权声明:

本网仅为发布的内容提供存储空间,不对发表、转载的内容提供任何形式的保证。凡本网注明“来源:XXX网络”的作品,均转载自其它媒体,著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

我们尊重并感谢每一位作者,均已注明文章来源和作者。如因作品内容、版权或其它问题,请及时与我们联系,联系邮箱:809451989@qq.com,投稿邮箱:809451989@qq.com

热搜词