'index_content' is both an index level and a column label, which is ambiguous.

这个错误通常出现在 Pandas 中，是因为在数据框中，有一列或者一行的标签名称与索引的级别名称相同，导致 Pandas 无法确定你想要选择哪一个。解决这个问题可以尝试以下几个方法：

1. 重命名列或者行标签，避免与索引级别名称相同；
2. 将列或者行标签转换为索引，使用 reset_index()；
3. 使用 loc 或者 iloc 方法，明确选择要操作的数据。

具体使用哪种方法，需要根据具体的数据情况进行判断。

相关问题

还是报错'Arrive_step' is both an index level and a column label, which is ambiguous.

这个错误通常是由于数据中存在多级索引或多个同名列标签导致的。您可以尝试使用reset_index()方法将多级索引转换为单级索引，或者使用rename()方法为同名列标签添加后缀以避免歧义。举个例子，可以使用以下代码为同名列标签添加后缀：

df = df.rename(columns={'Arrive_step': 'Arrive_step_col'})

这将把 Arrive_step 列标签重命名为 Arrive_step_col，避免与索引中的 Arrive_step 冲突。

根据以上代码出现以下报错'Pickup_Zone' is both an index level and a column label, which is ambiguous.

这个报错的原因是，代码中使用了`groupby`方法时，既指定了`Pickup_Zone`作为分组依据，又在`grouped_Travel_time`中使用了`Pickup_Zone`作为列名，这样就会导致出现歧义，从而触发报错。

要解决这个问题，可以尝试将`groupby`方法中的列名`Pickup_Zone`改成对应的索引名，即`Order_df['Pickup_Zone']`。修改后的代码如下所示：

# 用于填充缺失值的均值计算函数
def fill_missing_mean(group):
    mean = group.mean()
    return group.fillna(mean)

# 构建多级索引
index = pd.MultiIndex.from_product([Order_df['Arrive_step'].unique(), Order_df['Pickup_Zone'].unique(), Order_df['Dropoff_Zone'].unique()], names=['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone'])

# 按照多级索引分组并计算均值，然后用均值填充缺失值
grouped_Travel_time = Order_df.groupby(['Arrive_step', Order_df['Pickup_Zone'], 'Dropoff_Zone']).apply(fill_missing_mean).groupby(['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone'])['Travel_time'].mean().reindex(index, fill_value=0)

这样修改之后，就可以解决报错了。