Python Pandas 数据合并报错：KeyError: '就诊流水号' 解决方法

Python Pandas 数据合并报错：KeyError: '就诊流水号' 解决方法

在使用 Pandas 的 merge 函数合并数据时，如果遇到 KeyError: '就诊流水号' 的错误信息，通常是因为以下原因之一导致的：

1. 合并的关键字段名称错误: 请仔细检查代码中指定的关键字段名称 '就诊流水号' 是否与数据集中实际的列名完全一致，包括大小写和空格。

2. 关键字段在某个数据集中不存在: 请确保参与合并的 所有 数据集中都包含名为 '就诊流水号' 的列。

3. 关键字段数据类型不一致: 请确保在所有数据集中，'就诊流水号' 列的数据类型相同。例如，如果一个数据集中的 '就诊流水号' 是整数类型，而另一个数据集中的是字符串类型，则会导致合并失败。

解决方案：

1. 仔细检查关键字段名称： 确保代码中使用的关键字段名称与数据集中实际的列名完全一致。

2. 确认所有数据集都包含关键字段： 使用 df.columns 检查每个数据集中是否都包含 '就诊流水号' 列。

3. 统一关键字段数据类型： 使用 astype() 函数将 '就诊流水号' 列的数据类型转换为一致的类型。例如：

df1['就诊流水号'] = df1['就诊流水号'].astype(str)
df2['就诊流水号'] = df2['就诊流水号'].astype(str)

如果以上方法仍然无法解决问题，请提供以下信息，以便我们更好地帮助您：

• 完整的错误信息和堆栈跟踪
• 示例数据，以便我们能够重现您的问题