データフレームの混乱

Question

私はいくつかのデータフレームをマージすることとちょっと混乱しています。以下のデータフレームは、（dayDataおよびデータ）と呼ばれています。

dayData：

   id   stock_name broad_sector currency 
0 BBG.XLON.BTA.S  BT GROUP PLC Communications  GBp 
1 BBG.XLON.VOD.S VODAFONE GROUP PLC Communications  GBp 

dayData type <class 'pandas.core.series.Series'> 
dayData index [0 1] 

データ：

  id 
BBG.XLON.BTA.S 301.221525 
BBG.XLON.VOD.S 213.791400 

Name: 2008-02-20 00:00:00, dtype: float64 
data index [0 1] 

dayDataのデータフレームは、私がしようとすると、マージ後、データフレームに変換し、シリーズでありますデータフレームのデータフレーム：

data = data.to_frame().reset_index() 
data.columns = ['id', 'price'] 
dayData = dayData.merge(data[['price']], left_on='id', right_index=True) 

ただし、返されるdayDataデータフレームは空です。私は返すように期待しています何

Empty DataFrame 
Columns: [id, stock_name, broad_sector, currency, price] 
Index: [] 

は次のとおりです。

   id   stock_name broad_sector currency  price 
0 BBG.XLON.BTA.S  BT GROUP PLC Communications  GBp 301.221525 
1 BBG.XLON.VOD.S VODAFONE GROUP PLC Communications  GBp 213.791400 

私が間違って何をやったか任意のアイデア？

おかげで、

Answer 1

私はあなたができるjoinSerieDataFrameに思うが、data.name = 'price'によってpriceにセットSerie name前：

print (dayData) 

       id   stock_name broad_sector currency 
0 BBG.XLON.BTA.S  BT GROUP PLC Communications  GBp 
1 BBG.XLON.VOD.S VODAFONE GROUP PLC Communications  GBp 

data.name = 'price' 
print (data) 

id 
BBG.XLON.BTA.S 301.221525 
BBG.XLON.VOD.S 213.791400 
Name: price, dtype: float64 

dayData = dayData.join(data, on='id') 

print (dayData) 
       id   stock_name broad_sector currency  price 
0 BBG.XLON.BTA.S  BT GROUP PLC Communications  GBp 301.221525 
1 BBG.XLON.VOD.S VODAFONE GROUP PLC Communications  GBp 213.791400 

Joining key columns on an index。