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pandas merge报错的解决方案

 更新时间：2021年04月07日 09:22:13   作者：一只勤奋爱思考的猪  
这篇文章主要介绍了pandas merge报错的解决方案，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

pandas 做merge的时候报这个错：

df22 = pd.merge(df1,df2,left_on='company_name',right_on = 'name',how='left') Process finished with exit code 137

查了一下原因是：

两个表太大了，可能导致内存不够。

补充：Pandas：merge函数使用注意事项（pandas的merge函数造成大量错误的空值）

相信使用过Pandas的merge函数的人都知道，merge具有连接的功能，左连接更是在数据处理中最常用的连接方式。在使用merge过程中，

经常会出现这种情况：

dataframe1：
a b
1 1
2 2
3 3

dataframe2：
b c
1 2
2 3

dataframe = pd.merge(dataframe1,dataframe2,on='b',how='left')后得到

dataframe:
a b c
1 1 2
2 2 3
3 3 nan

但有时候dataframe2为

b c
1 2
2 3
3 4

dataframe = pd.merge(dataframe1,dataframe2,on='b',how='left')后得到

dataframe:
a b c
1 1 2
2 2 3
3 3 nan

这是为什么呢？

原因是通常我们的dataframe的数据都是从csv文件或者xls文件读取过来的，在excel中打开对应b那些的数据看起来是一样的，但是使用pandas读取的时候，

可能发现不同csv文件或者xls文件的同一列的数据相同的数据具有整型和浮点型的区别，这样导致在连接的时候，3和3.0是不一样的，无法对3那行进行连接。

因此，在使用merge进行连接前，必须对连接的关键字进行字符化或者整型化的调整。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

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