pivotしたdataframeとpivotしていないdataframeを結合したい。

Question

＜お知らせ＞
少し前に自身でもう少し頑張ってみますとしていましたが、エラー②までいって行き詰りました。
どなたかご助言いただけますと大変助かります。
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#実現したいこと。
Pythonでデータの整形を試みている中で、pivotしたdataframeとpivotしていないdataframeを結合（merge）したいです。

以下のような対象データ1のpivot後のデータと、対象データ2をmergeしたいのですがうまくいきません。

原因はpivotしていないデータの型と、pivotしたデータの型が違うためのようですが、解決策が浮かびません。

pivotする前に結合してしまう方法があるとは思うのですが、少しきれいじゃないように思うので、可能であればpivot後に結合したいと考えています。

◆対象データ1
pivot　したデータは有価証券報告書を加工して得た以下のようなCSVをdataframeに入れて。

証券コード	年度	売上高
1234	2021	4656666
1234	2020	100000
1234	2019	4656666
1234	2018	100000

以下のようにしたものです。(数字はイメージです。将来的には証券コードは全データとなります。)

証券コード	年度	売上高	CAGR
1234	2021	4656666	0.5

◆対象データ2
東証の特定日の全株価データのCSVをdataframeに入れた以下のようなものです。

日付	証券コード	終値
2021/1/10	1234	1095.5
2021/1/10	1235	2050.6
2021/1/10	1236	2050.5
2021/1/10	1237	20959.5

#試したこと。
それぞれの証券コードをstr,int,flortに変更してみる。（pivot後のデータ型は変えられなかったので、対象データ1については、pivotする前に試みています。）

#現在記述しているコード
不要な記述もあります。ご容赦ください。

from math import nan
import os
import pandas as pd
import numpy as np
import const #const.py

const.FOLDER_CURRENT = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
const.FOLDER_EDINET = os.path.join(const.FOLDER_CURRENT,'data')
const.FILE_EDINET_CSV = os.path.join(const.FOLDER_EDINET,'result/indicator_multiple.csv')



def make_indicator_multiple():
    df = pd.read_csv('\indicator_single.csv',dtype={'証券コード':str},encoding="cp932")
    df["証券コード"] = df["証券コード"].str[0:4]
    
    df_only_current = df.groupby('証券コード').max('年度')
    df['n年前'] = df.groupby('証券コード')['年度'].transform('max')-df['年度']

    #追加する列名一覧
    add_columns = ['純資産額','売上高','当期純利益','営業CF','EPS']

    for column in add_columns:
        for i in range(0,4):
            j = i+1
            df_pvt=df.pivot(index='証券コード',columns='n年前',values=column)
            df_only_current[f"{column}_{i}→{j}"] = (df_pvt[i]-df_pvt[j])/df_pvt[j]  
    return df_only_current

def file_merge(df_edinet):
    columns =['日付','証券コード','区分','銘柄名','始値','高値','安値','終値','取引市場']
    df_stockprice = pd.read_csv('\stock_price.csv',names=columns,encoding="cp932") 
    print(df_edinet)
    print(df_stockprice)
    join_data = pd.concat([df_edinet,df_stockprice],join='証券コード')
    
    print(join_data)

def main():
    df_edinet = make_indicator_multiple()
    file_merge(df_edinet)

    print("finish") 

if __name__ == "__main__":
    main()

#得られたエラーメッセージ
ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

#エラーを受けて試したコード①
mergeからconcatに変えてみる。

join_data = pd.concat(df_edinet,df_stockprice)

#試したコードのエラー①
TypeError: first argument must be an iterable of pandas objects, you passed an object of type "DataFrame"

#エラーを受けて試したコード②

join_data = pd.concat([df_edinet,df_stockprice],join='証券コード')

#試したコードのエラー②
Only can inner (intersect) or outer (union) join the other axis

Comments

[can110]

「pivot後のデータ型は変えられなかった」の詳細を記載ください。
どのようなコードで変えようとしてどのような結果（エラー？）になったのか。
また、できれば提示コードは他人がそのまま実行、検証可能な最小限のコードとしたほうが回答得られやすくなりますので修正検討ください。

[Oisan]

もうしわけありません。不勉強なりにいろいろ試していた中で「うまくいかない」瞬間があったのですが、再現ができなくなってしまいました。以後気を付けたいと思います。

Answer 1

https://teratail.com/questions/312256?link=qa_related_pc

に記載のように、証券コードをインデックスにしてそろえたところ解決しました。

ありがとうございました。