pandasのエラー対処法(備忘録)

1. はじめに

本記事は備忘録であり、人に見せようと思って書いているものではありません。そのため、分かりにくい表現やニッチな内容が含まれているかもしれません。

2. mergeができない

merge.py

import pandas as pd
import numpy as np

a = np.range(9).reshape(3,3)
b = np.range(9).reshape(3,3)

df_a = pd.DataFrame(a, columns=['A', 'B', 'C'])
df_b = pd.DataFrame(b, columns=[['A', 'B', 'D']])

print(df_a)
print(df_b)

とすると

merge_output.py

   A  B  C
0  0  1  2
1  3  4  5
2  6  7  8
   A  B  D
0  0  1  2
1  3  4  5
2  6  7  8

のように出力される。
このdf_aとdf_bをmergeしたい。

merge.py

df_c = pd.merge(df_a, df_b, how='left')

すると、下のようなエラーメッセージが出てくる。

pandas.errors.MergeError: No common columns to perform merge on. Merge options: left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False

これは、共通するカラムがないのでmergeができませんと言っている。
df_aとdf_bでカラム'A','B'が共通しているはず。

カラムのデータタイプをそれぞれ調べる。

check_df_column.py

print(type(df_a.column))
print(type(df_b.column))

すると

output

<class 'pandas.core.indexes.base.Index'>
<class 'pandas.core.indexes.multi.MultiIndex'>

となっており、columnの型が異なっていたことが分かる。
これは、DataFrameを作る時に、
df_bのカラムはcolumn=[['A', 'B', 'D']]としていたため。
これをdf_aと同じようにする。

merge.py

import pandas as pd
import numpy as np

a = np.range(9).reshape(3,3)
b = np.range(9).reshape(3,3)

df_a = pd.DataFrame(a, columns=['A', 'B', 'C'])
df_b = pd.DataFrame(b, columns=['A', 'B', 'D'])

df_c = pd.merge(df_a, df_b, how='left')
print(df_c)

output

   A  B  C  D
0  0  1  2  2
1  3  4  5  5
2  6  7  8  8

となり、修正することができた。