条件内部连接错误：“只能比较标记相同的系列对象”？

如何解决条件内部连接错误：“只能比较标记相同的系列对象”？

我正在尝试在两个 DataFrame 之间进行简单的内部连接。

我的第一个 DataFrame 是产品数据，它是包含产品子集信息的更大产品数据表的子集。我使用 SKU Barcode 作为主键来唯一标识每个产品。这是productDataRows.info：

RangeIndex: 1489 entries,0 to 1488
Data columns (total 7 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype   
---  ------       --------------  -----   
 0   SKU Barcode  1489 non-null   float32 
 1   Brand        1489 non-null   category
 2   Title        1489 non-null   object  
 3   Size         1489 non-null   category
 4   Category     1489 non-null   category
 5   Image URL    1489 non-null   object  
 6   Cost         1489 non-null   float32 
dtypes: category(3),float32(2),object(2)

我的第二个数据框是市场研究信息，涉及有关产品单独销售的数据。一个产品将有很多关于它的记录，因此 SKU 条形码在此表中充当外键。这明显大于其他表。这是marketResearch.info：

RangeIndex: 28522436 entries,0 to 28522435
Data columns (total 5 columns):
 #   Column         Dtype   
---  ------         -----   
 0   SKU Barcode    float32 
 1   Platform Code  category
 2   Price          int16   
 3   Rank           int32   
 4   Epoch Time     int64   
dtypes: category(1),float32(1),int16(1),int32(1),int64(1)
memory usage: 516.8 MB

由于 productDataRows 只包含所有 SKU 条码总数的一个子集，我需要在 marketResearch 中找到与 productDataRows 表中的一个 SKU 条码相对应的所有记录，并且有一个与局部变量 platform 匹配的平台代码并获得对它们的市场研究，同时过滤掉市场研究中没有出现在产品数据行表中的任何记录。

我尝试了一些方法，这是我想到的最新方法：

marketResearchRows = marketResearch[(marketResearch['SKU Barcode'] == productDataRows['SKU Barcode']) & (marketResearch['Platform Code'] == platform)]

这是抛出错误：

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

我读到这可能是因为两个表没有相同的列，但我该如何解决这个问题？我曾尝试合并表然后删除值，但我的市场研究表太大这一事实在执行此操作时引发了很多 MemoryError 错误。

人们会认为这是一项简单的任务，但我尝试了很多事情并且遇到了很多麻烦。