今天当我想添加这样的新列时，我遇到了这个错误

df_temp['REMARK_TYPE'] = df.REMARK.apply(lambda v: 1 if str(v)!='nan' else 0)

我想处理df_temp的REMARK列以返回1或0。但是我用df输入了错误的变量。然后返回如下错误:

----> 1 df_temp['REMARK_TYPE'] = df.REMARK.apply(lambda v: 1 if str(v)!='nan' else 0)

/usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in __setitem__(self, key, value)
   2417         else:
   2418             # set column
-> 2419             self._set_item(key, value)
   2420 
   2421     def _setitem_slice(self, key, value):

/usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in _set_item(self, key, value)
   2483 
   2484         self._ensure_valid_index(value)
-> 2485         value = self._sanitize_column(key, value)
   2486         NDFrame._set_item(self, key, value)
   2487 

/usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in _sanitize_column(self, key, value, broadcast)
   2633 
   2634         if isinstance(value, Series):
-> 2635             value = reindexer(value)
   2636 
   2637         elif isinstance(value, DataFrame):

/usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in reindexer(value)
   2625                     # duplicate axis
   2626                     if not value.index.is_unique:
-> 2627                         raise e
   2628 
   2629                     # other

ValueError: cannot reindex from a duplicate axis

正如您所看到的，正确的代码应该是

df_temp['REMARK_TYPE'] = df_temp.REMARK.apply(lambda v: 1 if str(v)!='nan' else 0)

因为df和df_temp有不同的行数。因此它返回ValueError:不能从重复的轴重新索引。

希望你能理解，我的回答可以帮助其他人调试他们的代码。

这也可能是这个原因[:)我是这样解决我的问题的]

即使你试图在dataframe中插入一个dataframe类型的列，也可能会发生这种情况

你可以试试这个

df['my_new']=pd.Series(my_new.values)

只需将.to_numpy()添加到要连接的系列的末尾。

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。

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

我想用seaborn创建一个直方图。

sns.histplot(data=df, x='Blood Chemistry 1', hue='Outcome', discrete=False, multiple='stack')

我得到ValueError:不能从重复的轴重新索引。为了解决这个问题，我必须只选择x没有缺失值的行:

data = df[~df['Blood Chemistry 1'].isnull()]