Pandas Dataframe和Series聯接返回空的Dataframe或NaN列

Question

我遇到的問題是，當我嘗試連接一個Dataframe和一個Series時，由於某種原因，所得的Dataframe為空或具有NaN值列。 我試圖弄清楚為什么會這樣。

該系列如下所示：

index
110     0.135135
111     0.000000
1110    0.000000

數據框如下所示：

           mean         std
index                        
1101     -41.000000   46.305225
1102     -58.724998  126.810371
1110      -6.375000   12.915982

當我不指定“如何”時，我得到以下信息：

          mean        std             series_col
index                                 
1101     -41.000000   46.305225       NaN
1102     -58.724998   126.810371      NaN
1110      -6.375000   12.915982       NaN

這是我嘗試使用以下方式將兩者結合在一起的方式：

merged = df1.join(series1, how='inner')

我得到以下輸出：

Empty DataFrame
Columns: [mean, std, series_col]
Index: []

我不知道怎么了。 我認為這一定是一個索引問題，但是我可以肯定地知道，Dataframe和Series都有一些相交的索引來匹配數據。

讓我知道我是否可以提供其他有用的信息。

Answer 1

當我這樣做時，我得到了

df1.join(series1)

           mean         std    1
1101 -41.000000   46.305225  NaN
1102 -58.724998  126.810371  NaN
1110  -6.375000   12.915982  0.0

我猜你的一個索引是字符串，另一個是整數

Answer 2

存在問題的索引不是相同的dtypes ，因此獲取NaN 。

解決方案將兩個索引都轉換為int或都轉換為str以對齊：

series1.index = series1.index.astype(int)
df1.index = df1.index.astype(int)

---

series1.index = series1.index.astype(str)
df1.index = df1.index.astype(str)

對我來說，它返回：

#inner join
merged = df1.join(series1, how='inner')
print (merged)
        mean        std  val
index                       
1110  -6.375  12.915982  0.0

---

#default left join
merged = df1.join(series1)
#same as:  
merged = df1.join(series1, how='left')
print (merged)
            mean         std  val
index                            
1101  -41.000000   46.305225  NaN
1102  -58.724998  126.810371  NaN
1110   -6.375000   12.915982  0.0

---

merged = df1.join(series1, how='outer')
print (merged)
            mean         std       val
index                                 
110          NaN         NaN  0.135135
1101  -41.000000   46.305225       NaN
1102  -58.724998  126.810371       NaN
111          NaN         NaN  0.000000
1110   -6.375000   12.915982  0.000000

---

merged = df1.join(series1, how='right')
print (merged)
        mean        std       val
index                            
110      NaN        NaN  0.135135
111      NaN        NaN  0.000000
1110  -6.375  12.915982  0.000000