当我试图将索引设置为某个值时,我会得到一个ValueError: cannot reindex from a duplicate axis
。我试着用一个简单的例子来重现这一点,但我做不到。
这是我在ipdb
跟踪中的会话。我有一个带有字符串索引、整型列和浮点值的DataFrame。然而,当我尝试为所有列的总和创建sum
索引时,我得到了ValueError: cannot reindex from a duplicate axis
错误。我创建了一个具有相同特征的小DataFrame,但无法重现该问题,我可能会遗漏什么?
我真的不明白ValueError: cannot reindex from a duplicate axis
是什么意思,这个错误消息是什么意思?也许这会帮助我诊断问题,这也是我问题中最能回答的部分。
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
下面是错误:
ipdb> affinity_matrix.loc['sums'] = affinity_matrix.sum(axis=0)
*** ValueError: cannot reindex from a duplicate axis
我试着用一个简单的例子来重现这个例子,但是我失败了
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
发布于 2014-12-02 13:50:08
当索引具有重复的值时,当您连接/赋值到列时,通常会出现此错误。由于您正在为一行赋值,我怀疑affinity_matrix.columns
中存在重复的值,可能在您的问题中没有显示出来。
发布于 2016-06-06 18:26:40
正如其他人所说,您的原始索引中可能有重复的值。要找到它们,请执行以下操作:
df[df.index.duplicated()]
发布于 2017-09-07 23:32:44
如果您通过连接其他DataFrames来创建DataFrame,则通常会出现具有重复值的索引。如果您不关心保存索引值,并且希望它们是唯一的值,那么在连接数据时,请设置ignore_index=True
。
或者,要用新索引覆盖当前索引,而不是使用df.reindex()
,请设置:
df.index = new_index
https://stackoverflow.com/questions/27236275
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