ta columns not unique: Index(['实施日期', '规范编号', '规范名称', '有效性', '被替代标准编号', 'link', 'hash', '发布部门'], dtype='object')

这个错误提示是因为你的DataFrame中存在重复的列名。每个列名必须是唯一的。你可以通过检查列名并将其更改为唯一的名称来解决此问题。例如，你可以使用`df.columns = ['col1', 'col2', ...]`来手动更改列名。或者，你可以在读取数据时将`header`参数设置为`None`，然后手动指定列名。例如，`df = pd.read_csv('filename.csv', header=None, names=['col1', 'col2', ...])`。

相关问题

AttributeError: columns not found

AttributeError: columns not found 是Python在数据分析中常见的错误提示，通常发生在尝试访问Pandas DataFrame对象的列时，如果列名不存在于DataFrame中。例如，当你试图通过列名索引数据，但该列并未加载到DataFrame中，或者列名拼写错误，就会抛出这个错误。解决这个问题的方法包括：

1. 检查列名是否正确无误，确认你在读取数据时选择了正确的列名。
2. 确保数据已经成功加载并且包含预期的列。你可以查看DataFrame的columns属性来验证列是否存在。
3. 如果是动态生成列名，确保列名在生成后已经被添加到DataFrame中。

如果你遇到了这个错误，可以尝试运行类似这样的代码来检查：

df = pd.read_csv('your_file.csv')  # 替换为你的文件路径
if 'column_name' in df.columns:
    data = df['column_name']
else:
    print("Column 'column_name' does not exist.")

labels.index = df2.columns AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'index'

看起来你在尝试将整数类型的索引赋给`df2`的列名，这实际上是不允许的，因为`index`属性通常属于Pandas的`Series`对象，而不是单独的数值。

当你使用`df1['label'].iloc[0].copy()`获取的是单个值，它是一个`numpy.int64`类型的对象，而不是一个包含索引信息的`Series`。为了正确地设置索引，你需要保持`labels`是一个`Series`对象，可以这样做：

1. 如果`label`列原本就是连续的索引，你可以直接将`df1`的索引作为`labels`的索引，不需要做额外的操作：

   labels = df1['label']

2. 如果`label`列不是连续的索引，你应该先将整个`label`列转换为`Series`：

   labels_series = df1[['label']].squeeze()

之后再设置索引：

labels_series.index = df2.columns

这样才能确保`labels_series.index`是`df2.columns`的引用。如果仍然出现错误，检查一下`df1`的`label`列是否需要进一步处理。