数据框列合并导致不相关的列上的间歇NaN值

Question

有2个数据帧，DF2包含DF1列的3倍。两者都具有纬度和经度，即对象类型。当我尝试在DF2上向左合并DF1时，我发现即使DF2上的原始时间列具有有效值，（日期时间对象类型的）时间列也变为NaN。

针对以下广泛问题进行了调试：-

1. 两个数据框都有索引
2. 比较列的对象类型相同。
3. 合并前原始Df1中的“ mytime”字段没有空值

df1[['SubscriberID', 'mytime', 'converted-lat-long', 'Reason']].dtypes

SubscriberID          object
mytime                object
converted-lat-long    object
Reason                object
dtype: object

df2[['time_out','Imsi', 'time_in', 'Reason']].dtypes

time_out     object
Imsi        float64
time_in      object
Reason       object
dtype: object


merged_data = df1.merge(df2, left_on = 'Reason', right_on = 'Reason', how = 'left')