我想合并两个Dask DataFrames，看来左边的合并有效，而右边的无效：
result_dd = df_dd1.merge(df_dd2, how='left', on=['id','date']).fillna(0)
#result_dd = df_dd2.merge(df_dd1, how='right', on=['id','date']).fillna(0)
第一个起作用，而第二个引起异常：
ValueError: The columns in the computed data do not match the columns in the provided metadata
df_dd1.dtypes是：
date datetime64[ns]
dtype: object
df_dd2.dtypes是：
date datetime64[ns]
count float64
dtype: object
我试图在简单数据上重现该问题，但我不能（在人工示例中，它可以双向工作）。
您知道什么可能是问题吗？
编辑1：
我没有任何NaT / NaN值。至少isnull().sum()对于两个帧都返回0。
框架的头如下（第一个不为空，但头返回空框架）：df_dd1.head()：
Empty DataFrame
Columns: [date]
Index: []
对于df_dd1.head(npartitions=-1)，我得到：
date
id
00002 2017-05-08
00002 2017-05-09
00002 2017-05-10
00002 2017-05-11
00002 2017-05-12
还有df_dd2。head（）：
date count
id
0006d 2017-12-27 1.0
0009f 2017-10-28 2.0
000ba 2017-10-28 2.0
000cd 2017-11-14 1.0
00153 2017-12-17 1.0