Pandas dataframe fusion résultats à Nans

voix
-1

Je fusion de deux dataframes sur une colonne qui est float64 dans les deux dataframes. Pourtant, la fusion résultante dataframe a NaN pour toutes les colonnes qui viennent de l'un des deux dataframes.

Voici la fusion:

merged_df = pd.merge(tweets_df, news_merged_df, on='tweet_id')

L'info ici concernant les deux dataframes

news_merged_df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1777939 entries, 0 to 1777938
Data columns (total 6 columns):
tweet_id    float64
news_id     object
label       bool
title       object
source      object
text        object
dtypes: bool(1), float64(1), object(4)


tweets_df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1844156 entries, 0 to 1844155
Data columns (total 13 columns):
level_0                  int64
index                    int64
tweet_id                 float64
tweet                    object
user_screen_name         object
user_id                  object
user_location            object
user_verified            bool
user_friends_count       int64
user_followers_count     int64
user_listed_count        int64
user_statuses_count      int64
user_favourites_count    int64
dtypes: bool(1), float64(1), int64(7), object(4)

Qu'est-ce que je rate?

Créé 03/12/2019 à 00:00
source utilisateur
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Pandas dataframe fusion résultats à Nans

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-1

Je fusion de deux dataframes sur une colonne qui est float64 dans les deux dataframes. Pourtant, la fusion résultante dataframe a NaN pour toutes les colonnes qui viennent de l'un des deux dataframes.

Voici la fusion:

merged_df = pd.merge(tweets_df, news_merged_df, on='tweet_id')

L'info ici concernant les deux dataframes

news_merged_df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1777939 entries, 0 to 1777938
Data columns (total 6 columns):
tweet_id    float64
news_id     object
label       bool
title       object
source      object
text        object
dtypes: bool(1), float64(1), object(4)


tweets_df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1844156 entries, 0 to 1844155
Data columns (total 13 columns):
level_0                  int64
index                    int64
tweet_id                 float64
tweet                    object
user_screen_name         object
user_id                  object
user_location            object
user_verified            bool
user_friends_count       int64
user_followers_count     int64
user_listed_count        int64
user_statuses_count      int64
user_favourites_count    int64
dtypes: bool(1), float64(1), int64(7), object(4)

Qu'est-ce que je rate?

Créé 03/12/2019 à 00:00
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