【python】pandas库中的merge方法连接两个表后输出为空

print data.columns[0], user.columns[1]

print type(data.columns[0]), type(user.columns[1])

#!/usr/bin/python

# -*- coding:utf-8 -*-



import pandas as pd

import numpy as np

 

#读取数据，更换列表名

data = np.loadtxt('u.data',delimiter = " ", dtype=str)

#data = pd.read_table( 'u.data' )

datafeilds = ['user id', 'item id', 'rating', 'timestamp']

#data.columns = datafeilds

df = pd.DataFrame(data,columns=datafeilds)

 

#将文件中需要的数据分别存入两个列表

user_id = []

gender = []

userfile = open('u.user')

contents = userfile.readlines()

userfile.close()

for i in range(0,len(contents)):

    line = contents[i].split('|')

    user_id.append( line[0] )

    gender.append( line[2] )

     

#存入数据，为dataframe类型

dictuser = {'user id':user_id, 'gender':gender}

user = pd.DataFrame(dictuser)

 

rating = pd.merge( df, user, on = 'user id')

print rating

11 1 1 y1

22 2 2 y1

33 3 3 y1

44 4 4 y1

55 5 5 y1

66 6 6 y1

11|m|f

22|f|f

33|m|f

44|m|f

55|f|f

66|f|f

df = pd.DataFrame(data,columns=datafeilds)

data = np.loadtxt('u.data',delimiter = " ", dtype=str)

datafeilds = ['user id', 'item id', 'rating', 'timestamp']



sline = []



for line in data:

    sline.append( line.split('\t') )

    

array = np.array(sline)

df = pd.DataFrame(array,columns=datafeilds)