折腾
数据分析用惯了R，感觉pandas用起来就有点反人类了。今天用python的pandas处理数据时两个数据框硬是合并不起来。
我有两个数据框，列名是未知的，只能知道索引，以及哪两个索引是用做主键合并的。（别问我为啥列名未知，因为我是开发工具）。
思路是这样的，找到主键列，重命名，再合并。
df1.columns.values[args.marker1-1]="markerID"
df1.columns.values[args.marker2-1]="markerID"
pd.merge(df1,df2,on='markerID')
但结果就是无论如何也合并不了。报错KeyError：'markerID'。
网上查了下是说不能直接用columns.values赋值，要分开。于是：
colnames_df1 = df1.columns
colnames_df1[args.marker1-1] = "markerID"
df1.columns = colnames_df1
colnames_df2 = df2.columns
colnames_df2[args.marker1-1] = "markerID"
df2.columns = colnames_df2
pd.merge(df1,df2,on='markerID')
实际上并没有什么区别。TypeError: Index does not support mutable operations
把数据框的列名全部print出来，看起来是正常的，为什么就合并不了？
用很粗暴的方法：
pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True)
对于大部分数据可以，但有些数据是不行的，而且不报错，结果是错的，有很大风险。
解决方法
最后在网上又查了一圈，终于找到了答案。
原因：
两个数据框的主键名看起来一样，实际上可能不同，因为可能含有空格。怎么来的？无解。
解决方法就是去除列名中可能存在的空格。
方法一：
df1.columns = df1.columns.str.strip()
df2.columns=df2.columns.str.strip()
方法二：
在数据读入时去掉。
pd.read_csv(file,sep='\s*,\s*')
# delimiter includes x*whitespace before and after
对应到我的数据就是：
df1.columns = df1.columns.str.strip()
df2.columns = df2.columns.str.strip()
mrkid = df1.columns.values[args.marker-1]
df1.columns.values[args.marker-1]="markerID"
mergesnp = pd.merge(df1,df2,on='markerID')
mergesnp.columns.values[args.marker-1]=mrkid
参考：https://*.com/questions/47608112/python-pandas-merge-cant-find-column-name