如何按列合并两个DataFrame？pd.concat与pd.merge使用遇问题求助

核心问题分析 #

你遇到的pd.merge报错，是因为试图用不同数据类型的列（object和float64）做关联合并；而pd.concat没成功，大概率是没指定横向拼接参数，或者两个DataFrame的索引没对齐。

正确解决方案 #

方案1：用pd.concat实现横向按列合并（匹配你的预期输出） #

你的预期结果是直接把两个DataFrame的列横向拼接、行一一对应，这时候必须给pd.concat加上axis=1参数指定横向拼接：

import pandas as pd
result = pd.concat([df, df1], axis=1)

如果之前拼接后结果不对，大概率是两个DataFrame的索引不一致，先重置索引再拼接：

df = df.reset_index(drop=True)
df1 = df1.reset_index(drop=True)
result = pd.concat([df, df1], axis=1)

方案2：处理类型后用pd.merge（仅当需要关联合并时） #

如果你的需求是按某一列做关联合并（不是单纯横向拼接），先统一合并列的数据类型：
比如假设合并列名为key，将其中一个DataFrame的该列类型转换为和另一个一致：

# 把df的key列转为float64，匹配df1的列类型
df['key'] = df['key'].astype('float64')
# 或者反过来把df1的key列转为object
# df1['key'] = df1['key'].astype('object')

# 执行关联合并
result = pd.merge(df, df1, on='key')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Arham Shah