不幸的是，我无法共享用于此问题的实际数据，因此请耐心等待，尝试使用通用示例来帮助解释我所看到的错误。
我有两个数据框，我们将它们分别称为list.和df_local，我需要将其合并以完全了解数据库中的数据。 df_global大约有16列，其中最相关的是：df_global。 ['observation_id', 'min', 'max']有4列，df_local。但是，在两个数据帧之间，['observation_id', 'local_id', 'min', 'max']相同，但是observation_id和min的含义不同。在max中，df_local和min是局部最小值和最大值，而max中的min和max是实际的最小值和最大值该观察的整个数据集。
当我使用以下代码行合并两个数据框时：
df_global
我没有任何错误，df = pd.merge(df_global, df_local, on = 'observation_id', how = 'outer')返回了列df。很好。除了在合并之前我想重命名列，以便知道哪个是局部的，哪个是全局的，这是什么。
但是，当我将['min_x','max_x', 'min_y','max_y']的列重命名为df_local时，合并时出现以下错误：
['observation_id', 'local_id', 'local_min', 'local_max']这类似于this error here，因此我检查以确保在两个数据框中都没有重复的列。我不。同样，仅当我尝试在合并之前重命名ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 2)
的列时，才会发生此错误。当我不重命名列时，不会出现错误。
我不知道发生了什么，并在互联网上寻找帮助，甚至问到处理这些数据的常驻python专家可能是什么问题。我们都被困住了。
我很抱歉无法提供实际数据来显示操作中的错误，但我希望描述足以使某人有解决方案。
编辑：
这是我可以显示的脚本。
有效方法：
df_local什么不起作用：
df = pd.merge(df_global, df_local, on = 'observation_id', how = 'outer')