DataFrameのある列の名前を変更し違うdfとmergeしたい

Question

dfというDataFrameのある列df['old']の名前を
df['new'] = df['old']
といった形で変更し、違うdf1と['new']をキーとして
df1.merge(df, on='new', how='left')といった形で結合しようと思っています。

df1にある['new']という列とdfの['old']が一致する行にデータを追加したい為です。

しかし、エラーにはKeyError: 'new' と出てきてしまいます。

df.columnsで列名を確認すると確かにそこには'new'があります。

この時に考えられる原因はなんでしょうか？

データ等はここに掲載できない為、簡略化して上に示しました。
よって、原因はもっと別の部分にある可能性は否定できないです。ご了承ください。

問題解決に向けて様々な提案、質問、指摘をお待ちしております。
よろしくお願いします。

Comments

[meg_]

> データ等はここに掲載できない為、簡略化して上に示しました。
サンプルデータを提示できませんか？

[meg_]

on='new'じゃないですか？ ⇒　すみません。どちらでも良かったようですね。

> df.columnsで列名を確認すると確かにそこには'new'があります。
df1にも確かにありますか？

[Mathroat]

そうですね、on='new'です。
訂正させていただきます。
ありがとうございます。
ただ、これで解決はしないです。
よろしくお願いします。

[Mathroat]

df1にも確かにあります。
このmergeの前に違うdfで'new'をキーにしてdf1への結合に成功しているので間違いなくあります。

[bsdfan]

実際は new, old とかではなく、日本語とか記号を含んだカラム名だったりします？
見た目は同じよう(似ている)だけど、内部のコードが違っていたりする場合があるので本当に同じか確認してみてはどうでしょう。
print(df1.columns[1] == df.columns[2])
(1, 2は実際の位置に合わせてください)

Answer 1

2つのDataFrameをそれぞれ別のカラムを指定してマージすることが可能です。

import pandas as pd

df_new = pd.DataFrame({'A': [1,2,3,4], 'new': [10,20,30,40]})
df_old = pd.DataFrame({'B': [5,6,7,8], 'old': [10,60,70,80]})

print(df_new)
#   A  new
#0  1   10
#1  2   20
#2  3   30
#3  4   40

print(df_old)
#   B  old
#0  5   10
#1  6   60
#2  7   70
#3  8   80

print(pd.merge(df_new, df_old, left_on='new', right_on='old'))
#   A  new  B  old
#0  1   10  5   10

Comments

[Mathroat]

そのようなことができるのですね
試してみます！

[Mathroat]

うまくいかないです。
もしかしたら問題が違う部分にある可能性が高いので再度、質問を立てさせていただきます。
申し訳ないです。回答ありがとうございました。

[meg_]

「データ等はここに掲載できない」以上一般的な回答以上のものを得るのは難しいように思います。