pd.merge合并的时候，首先要求是dataframe对象或者是series对象
Can only merge Series or DataFrame objects,a <class 'numpy.ndarray'> was passed
这里我的numpy.ndarray是result = model.predict(test_data)返回的结果
ndarray如何转dataframe呢，如下：pd.Dataframe(ndarray)
同理，ndarray转series时，可以：pd.Series(ndarray)
有些时候dataframe对象的类型为object时，也可以用上述方式解决，只需在后面加一句dtype=np.float即可
其次，要求两个dataframe或者series有公共的columns,否则
No common columns to perform merge on. Merge options: left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False
使用concat时遇到
first argument must be an iterable of pandas objects, you passed an object of type "Series"
是因为没有将需要合并的字段用[]括起来。（如何判断对象是否是可迭代对象可以用一下方法）
isinstance('abc',Iterable)
除此之外，还可修改第二个参数，判断是否是某一类型的对象。
加上[]之后还是没正常输出，为什么呢？因为我在操作时，将Dataframe的index=0的行删除了，但是predict返回的ndarray是从0开始计数的，因为索引值不匹配导致出错。并且还有可能出现hashtable之类的问题。
这里我的问题是ndarray的初始index是从0开始，然后，因为我删除了类型为dataframe的id字段的index=0行，所以导致写如文件时，一直写不进去。最后还是使用reset_index解决了。
id = id.copy().reset_index(drop=True)
file = pd.concat([id,final],axis=1)
最后写入csv时，去除原始index需要这样
file.to_csv('res.csv',index=None)