这是我保存在两个变量中的两个数据框：

> print(df.head())
>
          club_name  tr_jan  tr_dec  year
    0  ADO Den Haag    1368    1422  2010
    1  ADO Den Haag    1455    1477  2011
    2  ADO Den Haag    1461    1443  2012
    3  ADO Den Haag    1437    1383  2013
    4  ADO Den Haag    1386    1422  2014
> print(rankingdf.head())
>
           club_name  ranking  year
    0    ADO Den Haag    12    2010
    1    ADO Den Haag    13    2011
    2    ADO Den Haag    11    2012
    3    ADO Den Haag    14    2013
    4    ADO Den Haag    17    2014

我正在尝试使用以下代码合并这两者：

new_df = df.merge(ranking_df, on=['club_name', 'year'], how='left')

添加 how=’left’ 是因为我的 ranking_df 中的数据点比标准 df 中的少。

预期的行为如下：

> print(new_df.head()) 
> 

      club_name  tr_jan  tr_dec  year    ranking
0  ADO Den Haag    1368    1422  2010    12
1  ADO Den Haag    1455    1477  2011    13
2  ADO Den Haag    1461    1443  2012    11
3  ADO Den Haag    1437    1383  2013    14
4  ADO Den Haag    1386    1422  2014    17

但是我收到此错误：

ValueError：您正在尝试合并 object 和 int64 列。如果您希望继续，则应使用 pd.concat

但是我不想使用 concat，因为我想合并树而不仅仅是添加它们。

我认为另一个奇怪的行为是，如果我将第一个 df 保存为 .csv，然后将该 .csv 加载到数据框中，我的代码就会起作用。

其代码如下：

df = pd.DataFrame(data_points, columns=['club_name', 'tr_jan', 'tr_dec', 'year'])
df.to_csv('preliminary.csv')

df = pd.read_csv('preliminary.csv', index_col=0)

ranking_df = pd.DataFrame(rankings, columns=['club_name', 'ranking', 'year'])

new_df = df.merge(ranking_df, on=['club_name', 'year'], how='left')

我认为这与 index_col=0 参数有关。但我不知道如何在不保存的情况下修复它，这没什么大不了的，但我不得不这么做，这有点烦人。