我有两个数据框，它们都有Order ID和date。
我想在第一个数据框df1中添加一个标记：如果具有相同order id和date的记录位于数据框df2中，则添加{{ 1}}：
Y为了实现这一点，我打算创建一个密钥，它将是[ df1['R'] = np.where(orders['key'].isin(df2['key']), 'Y', 0)]
和order_id的串联，但是当我尝试以下代码时：
date我收到此错误
df1['key']=df1['Order_ID']+'_'+df1['Date']
df1看起来像这样：
ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('S21') dtype('S21') dtype('S21')
这些是数据类型：
Date | Order_ID | other data points ...
201751 4395674 ...
201762 3487535 ...
答案 0 :(得分：19)
问题在于你无法将一个对象数组（包含字符串）添加到数字数组中，这只是模棱两可的：
>>> import pandas as pd
>>> pd.Series(['abc', 'def']) + pd.Series([1, 2])
TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U21') dtype('<U21') dtype('<U21')
您需要明确地将Dates转换为str。
我不知道如何在熊猫中有效地做到这一点，但你可以使用：
df1['key'] = df1['Order_ID'] + '_' + df1['Date'].apply(str) # .apply(str) is new