Code
2023-09-19 10:00:01

' 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

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

其他回答

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

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

当我把2个数据帧追加到另一个(df3 = df1.append(df2))时，发生在我身上，所以输出是:

df1
    A   B
0   1   a
1   2   b
2   3   c

df2
    A   B
0   4   d
1   5   e
2   6   f

df3
    A   B
0   1   a
1   2   b
2   3   c
0   4   d
1   5   e
2   6   f

修复索引的最简单方法是使用“df。reset_index(drop=bool, inplace=bool)"方法，正如Connor所说…你也可以设置'drop'参数为True，以避免索引列表被创建为列，并设置'inplace'为True，使索引重置永久。

这里是官方参考:https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.reset_index.html

此外，还可以使用“。”Set_index (keys=list, inplace=bool)"方法，如下所示:

new_index_list = list(range(0, len(df3)))
df3['new_index'] = new_index_list 
df3.set_index(keys='new_index', inplace=True)

官方参考:https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.set_index.html

2022-04-28 20:55:26

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

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)
2021-01-03 19:21:01

推荐文章

aliyun

最新文章

标签

2025 code 京ICP备15047053号-1