Question

我正在尝试在两个Dataframe之间进行合并。为此，我使用了pandas的read_csv（）函数。

两个DF之间共有一个Serie（全整数）。但这是第一个文件的Serie的值：

df1['id']

0       87784769
1       87784819
2       87784850
3       87784744
4       87784884
5       87721464
6       87721332
7       87721225

这是第二部分：

df2['id']

0       784769
1       784819
2       784850
3       784744
4       784884
5       721464
6       721332
7       721225

值不相同，因为在第一个中，每个数字相隔87000000。因此，合并功能无法正常工作！

（精度：我对帖子使用了相同的索引，但是我的两个df之间有所不同）

我认为从df1 ['id']的每一行中减去87000000，但我没有在pandas中找到合适的函数......

提前致谢！

Answer 1

似乎你需要：

df1['id'] -= 87000000

与...相同：

df1['id'] = df1['id'] - 87000000

如果merge功能不起作用，请检查id中两个df中的dtypes是否相同。

print (df1['id'].dtype)
print (df2['id'].dtype)

如果没有，请将它们转换为int：

df2['id'] = df2['id'].astype(int)