Pandas hợp nhất cho lỗi "Buffer có sai số kích thước (dự kiến ​​1, có 2)"

Question

Tôi đang cố gắng để làm một con gấu sáp nhập và nhận được lỗi trên từ tiêu đề khi tôi cố gắng chạy nó. Tôi đang sử dụng 3 cột để phù hợp trên trong khi ngay trước khi tôi làm tương tự hợp nhất trên chỉ có 2 cột và nó hoạt động tốt.

df = pd.merge(df, c, how="left", 
     left_on=["section_term_ps_id", "section_school_id", "state"], 
     right_on=["term_ps_id", "term_school_id", "state"]) 

cột cho hai dataframes

df:

Index ([u'section_ps_id 'u'section_school_id', u'section_course_number 'u'secti on_term_ps_id', u 'section_staff_ps_id', u'section_number ', u'section_expression' , u'section_grade_level ', u'state', u'sections_id ', u'course_ps_id', u'course_sc hool_id ', u'course_number', u'course_schd_dept ', u'courses_id', u'school_ps_id ', u'course_school_id ', u'school_name', u'school_abbr ', u'school_low_grade', u'sch ool_high_grade ', u'school_alt_school_number', u'school_state ', u'school_phone', u'school_fax ', u 'school_principal', u'school_principal_phone 'u'school_principa l_email', u'school_asst_principal 'u'school_asst_principal_phone', u'school_ass t_principal_email '], dtype =' đối tượng ')

c:

Chỉ mục ([u'term_ps_id ', u'term_school_id', u'term_portion ', u'term_start_date', u 'term_end_date', u'term_abbreviatio n ', u'term_name', u'state ', u'terms_id', u'sch ool_ps_id ', u'term_school_id', u'school_name ', u'school_abbr', u'school_low_grad e ', u' school_high_grade ', u'school_alt_school_number', u'school_state ', u'school _phone', u'school_fax ', u'school_principal', u'school_principal_phone ', u'school _principal_email', u'school_asst_principal ', u' school_asst_principal_phone 'u của chool_asst_principal_email '], dtype =' đối tượng')

có thể sáp nhập vào ba cột như thế này? Có gì sai trong cuộc gọi hợp nhất ở đây không?

Answer 1

Như đã đề cập trong các ý kiến, bạn có một cột dupe:

Answer 2

Để địa chỉ các vấn đề của các cột dupe bạn có thể thả các cột dupe sử dụng duplicated với smth. như:

c = c[~c.columns.duplicated(keep='first')] 

hoặc thêm một char bổ sung hoặc một trong những DataFrames sử dụng ví dụ: c.columns=[c.columns[i]+str(i) for i in range(len(c.columns))]

Hãy ghi nhớ rằng trong trường hợp này bạn phải điều chỉnh phần sáp nhập

Answer 3

này sẽ loại bỏ các cột được sao chép từ Dataframe

df = df[list(df.columns[~df.columns.duplicated()])]