如何使用熊猫基于列将两个数据框添加在一起？

Question

我要总结两个数据框。

df1 =

authorId,quest1, quest2, quest3, ...
1, xxx, xxx, xxx, ...
2, xxx, xxx, xxx, ...
3, xxx, xxx, xxx, ...
...

和

df2 =

authorId,answer1, answer2, answer3, ...
1, yyy, yyy, yyy, ...
2, yyy, yyy, yyy, ...
3, yyy, yyy, yyy, ...
...

我想要

df3 = 

authorId,quest1, quest2, quest3, answer1, answer2, answer3, 
1, xxx, xxx, xxx, yyy, yyy, yyy, ...
2, xxx, xxx, xxx, yyy, yyy, yyy, ...
3, xxx, xxx, xxx, yyy, yyy, yyy, ...
...

我已经尝试过合并或加入（在内，左，右，外），但无法按预期工作。

df3 = df1.merge(df2, on='authorId', how='inner')

当我尝试加入时出现错误：

  

您正在尝试合并object和int64列。如果你想   继续，您应该使用pd.concat

Answer 1

您可以使用concat使用@ anky_91建议，也可以将authorID列转换为int。

df1['authorId'] = df1['authorId'].astype(int)
df2['authorId'] = df2['authorId'].astype(int)
df3 = df1.merge(df2, on='authorId', how='inner')

您可以检查数据框的dtypes，以查看两个DF中的authorID列是否为同一类型。

df1.dtypes
df2.dtypes