Python pandas merge不能根据列名合并两个数据框（Key Error）？

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折腾

数据分析用惯了R，感觉pandas用起来就有点反人类了。今天用python的pandas处理数据时两个数据框硬是合并不起来。

我有两个数据框，列名是未知的，只能知道索引，以及哪两个索引是用做主键合并的。（别问我为啥列名未知，因为我是开发工具）。

思路是这样的，找到主键列，重命名，再合并。

df1.columns.values[args.marker1-1]="markerID"
df2.columns.values[args.marker2-1]="markerID"
pd.merge(df1,df2,on='markerID')

但结果就是无论如何也合并不了。报错KeyError：'markerID'。

网上查了下是说不能直接用columns.values赋值，要分开。于是：

colnames_df1 = df1.columns
colnames_df1[args.marker1-1] = "markerID"
df1.columns = colnames_df1
colnames_df2 = df2.columns
colnames_df2[args.marker1-1] = "markerID"
df2.columns = colnames_df2
pd.merge(df1,df2,on='markerID')

实际上并没有什么区别。TypeError: Index does not support mutable operations

把数据框的列名全部print出来，看起来是正常的，为什么就合并不了？

用很粗暴的方法：

pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True)

对于大部分数据可以，但有些数据是不行的，而且不报错，结果是错的，有很大风险。

解决方法

最后在网上又查了一圈，终于找到了答案。

原因：
两个数据框的主键名看起来一样，实际上可能不同，因为可能含有空格。怎么来的？无解。

解决方法就是去除列名中可能存在的空格。

方法一：

df1.columns = df1.columns.str.strip() 
df2.columns=df2.columns.str.strip()

方法二：
在数据读入时去掉。

pd.read_csv(file,sep='s*,s*') 
# delimiter includes x*whitespace before and after

对应到我的数据就是：

df1.columns = df1.columns.str.strip()
df2.columns = df2.columns.str.strip()
mrkid = df1.columns.values[args.marker-1]
df1.columns.values[args.marker-1]="markerID"
mergesnp = pd.merge(df1,df2,on='markerID')
mergesnp.columns.values[args.marker-1]=mrkid

参考：https://stackoverflow.com/questions/47608112/python-pandas-merge-cant-find-column-name