' ValueError:不能从重复的轴重新索引'是什么意思?

我得到一个ValueError:当我试图将索引设置为某个值时，不能从重复的轴重新索引。我试图用一个简单的例子重现这一点，但我做不到。

这是我的会话在ipdb跟踪。我有一个DataFrame字符串索引，和整数列，浮动值。然而，当我尝试为所有列的总和创建和索引时，我得到ValueError:不能从重复轴错误重新索引。我创建了一个具有相同特征的小数据框架，但无法重现问题，我可能会错过什么?

我真的不明白ValueError:不能从重复的axis重新索引意味着什么，这个错误消息意味着什么?也许这将帮助我诊断问题，这是我问题中最有答案的部分。

ipdb> type(affinity_matrix)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
ipdb> affinity_matrix.shape
(333, 10)
ipdb> affinity_matrix.columns
Int64Index([9315684, 9315597, 9316591, 9320520, 9321163, 9320615, 9321187, 9319487, 9319467, 9320484], dtype='int64')
ipdb> affinity_matrix.index
Index([u'001', u'002', u'003', u'004', u'005', u'008', u'009', u'010', u'011', u'014', u'015', u'016', u'018', u'020', u'021', u'022', u'024', u'025', u'026', u'027', u'028', u'029', u'030', u'032', u'033', u'034', u'035', u'036', u'039', u'040', u'041', u'042', u'043', u'044', u'045', u'047', u'047', u'048', u'050', u'053', u'054', u'055', u'056', u'057', u'058', u'059', u'060', u'061', u'062', u'063', u'065', u'067', u'068', u'069', u'070', u'071', u'072', u'073', u'074', u'075', u'076', u'077', u'078', u'080', u'082', u'083', u'084', u'085', u'086', u'089', u'090', u'091', u'092', u'093', u'094', u'095', u'096', u'097', u'098', u'100', u'101', u'103', u'104', u'105', u'106', u'107', u'108', u'109', u'110', u'111', u'112', u'113', u'114', u'115', u'116', u'117', u'118', u'119', u'121', u'122', ...], dtype='object')

ipdb> affinity_matrix.values.dtype
dtype('float64')
ipdb> 'sums' in affinity_matrix.index
False

错误如下:

ipdb> affinity_matrix.loc['sums'] = affinity_matrix.sum(axis=0)
*** ValueError: cannot reindex from a duplicate axis

我试图用一个简单的例子重现这一点，但我失败了

In [32]: import pandas as pd

In [33]: import numpy as np

In [34]: a = np.arange(35).reshape(5,7)

In [35]: df = pd.DataFrame(a, ['x', 'y', 'u', 'z', 'w'], range(10, 17))

In [36]: df.values.dtype
Out[36]: dtype('int64')

In [37]: df.loc['sums'] = df.sum(axis=0)

In [38]: df
Out[38]: 
      10  11  12  13  14  15   16
x      0   1   2   3   4   5    6
y      7   8   9  10  11  12   13
u     14  15  16  17  18  19   20
z     21  22  23  24  25  26   27
w     28  29  30  31  32  33   34
sums  70  75  80  85  90  95  100

当前回答

确保你的索引没有任何重复，我只是用df。reset_index(drop=True, inplace=True)，我不再得到错误了!但你可能想保留索引，在这种情况下，drop设为False

2022-09-13 20:44:59

其他回答

简单的修理

在分组之前运行

df = df.reset_index()

感谢这个github评论的解决方案。

2020-03-09 22:32:53

如果您通过连接其他数据帧来创建一个数据帧，则经常会出现具有重复值的索引。如果您不关心保留索引的值，并且希望它们是唯一的值，则在连接数据时设置ignore_index=True。

或者，用一个新的索引覆盖你的当前索引，而不是使用df.reindex()，设置:

df.index = new_index

2017-09-07 15:32:43

如果你得到这个错误后合并两个数据帧和删除后缀add尝试写入excel 你的问题是你没有合并的列对两个源dataframe都是通用的。Pandas需要一种方法来说明哪个来自哪里，所以它添加了后缀，默认是'_x'在左边，'_y'在右边。

如果你有一个首选项来保持列从哪个源数据帧，那么你可以设置后缀和过滤相应的，例如，如果你想保持从左边的冲突列:

# Label the two sides, with no suffix on the side you want to keep
df = pd.merge(
    df, 
    tempdf[what_i_care_about], 
    on=['myid', 'myorder'], 
    how='outer',
    suffixes=('', '_delete_suffix')  # Left gets no suffix, right gets something identifiable
)
# Discard the columns that acquired a suffix
df = df[[c for c in df.columns if not c.endswith('_delete_suffix')]]

或者，您可以在合并之前删除每个冲突列中的一个，这样Pandas就不需要分配后缀了。

2021-06-11 15:51:28

正如其他人所说，您可能在原始索引中有重复的值。要找到他们，可以这样做:

df (df.index.duplicated ())

2016-06-06 10:26:39

此错误通常在索引具有重复值时连接/赋值给列时出现。由于您正在为一行赋值，我怀疑affinity_matrix中有重复的值。列，可能在你的问题中没有显示。

2014-12-02 05:50:08

' ValueError:不能从重复的轴重新索引'是什么意思?

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