为什么Pandas内部连接会给出ValueError:len（left_on）必须等于索引“right”中的级别数？

Question

我试图将数据帧A内部连接到数据帧B，但遇到错误。

这是我的加入声明：

merged = DataFrameA.join(DataFrameB, on=['Code','Date'])

这里有个错误：

ValueError: len(left_on) must equal the number of levels in the index of "right"

我不确定列顺序是否重要（它们不是真正的“顺序”，是吗？），但以防万一，数据帧的组织方式如下：

DataFrameA:  Code, Date, ColA, ColB, ColC, ..., ColG, ColH (shape: 80514, 8 - no index)
DataFrameB:  Date, Code, Col1, Col2, Col3, ..., Col15, Col16 (shape: 859, 16 - no index)

我需要更正联接语句吗？或者是否有其他更好的方法来获得这两个数据帧的交集（或内部连接）？

Answer 1

如果不加入索引，请使用merge：

merged = pd.merge(DataFrameA,DataFrameB, on=['Code','Date'])

跟进以下问题：

下面是一个可重复的示例：

import pandas as pd
# create some timestamps for date column
i = pd.to_datetime(pd.date_range('20140601',periods=2))

#create two dataframes to merge
df = pd.DataFrame({'code': ['ABC','EFG'], 'date':i,'col1': [10,100]})
df2 = pd.DataFrame({'code': ['ABC','EFG'], 'date':i,'col2': [10,200]})

#merge on columns (default join is inner)
pd.merge(df, df2, on =['code','date'])

结果是：

    code    col1    date    col2
0   ABC     10      2014-06-01  10
1   EFG     100     2014-06-02  200

运行此代码时会发生什么情况？

Answer 2

这是另一种执行join的方法。与验证的答案不同，这是适用于所有其他类型联接的更一般的答案。

内部连接

inner join也可以通过在how中显式地提到它来执行：

pd.merge(df1, df2, on='filename', how='inner')

同样的方法也适用于其他类型的连接：

外部连接

pd.merge(df1, df2, on='filename', how='outer')

左连接

pd.merge(df1, df2, on='filename', how='left')

右连接

pd.merge(df1, df2, on='filename', how='right')