У меня есть два кадра данных, которые мне нужно объединить / объединить на основе столбца. Когда я пытаюсь объединить / объединить их, в новых столбцах отображается NaN.
По сути, мне нужно выполнить левое соединение на фреймах данных, считая df_user как фрейм данных слева.
PS: столбец на обоих фреймах данных имеет одинаковый тип данных.
Пожалуйста, найдите фреймы данных ниже -
df_user.dtypes
App category
Sentiment int8
Sentiment_Polarity float64
Sentiment_Subjectivity float64
df_play.dtypes
App category
Category category
Rating float64
Reviews float64
Size float64
Installs int64
Type int8
Price float64
Content Rating int8
Installs_Cat int8
df_play.head()
App Category Rating Reviews Size Installs Type Price Content Installs_Cat
0 SPrapBook ART_AND_DESIGN 4.1 159 19 10000 0 0 0 9
1 U Launcher ART_AND_DESIGN 4.5 87510 25 5000000 0 0 0 14
2 Sketch - ART_AND_DESIGN 4.3 215644 2.8 50000000 0 0 1 16
3 Pixel Dra ART_AND_DESIGN 4.4 967 5.6 100000 0 0 0 11
4 Paper flo ART_AND_DESIGN 3.8 167 19 50000 0 0 0 10
df_user.head()
App Sentiment Sentiment_Polarity Sentiment_Subjectivity
0 10 Best Foods for You 2 1.00 0.533333
1 10 Best Foods for You 2 0.25 0.288462
3 10 Best Foods for You 2 0.40 0.875000
4 10 Best Foods for You 2 1.00 0.300000
5 10 Best Foods for You 2 1.00 0.300000
Я пробовал оба кода ниже -
result = pd.merge(df_user, df_play, how='left', on='App')
result = df_user.join(df_play.set_index('App'),on='App',how='left',rsuffix='_y')
Но все, что я получил, было -
App Sentiment Sentiment_Polarity Sentiment_Subjectivity Category Rating Reviews Size Installs Type Price Content Rating Installs_Cat
0 10 Best Foods for You 2 1.00 0.533333 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 10 Best Foods for You 2 0.25 0.288462 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 10 Best Foods for You 2 0.40 0.875000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 10 Best Foods for You 2 1.00 0.300000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 10 Best Foods for You 2 1.00 0.300000 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Пожалуйста, извините за форматирование.