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。

相关问题

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。

# 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)那你尝试根据以上报错修改一下这个代码

根据报错信息，您可以尝试修改代码如下：

# 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', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone']).apply(fill_missing_mean).groupby(['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone'])['Travel_time'].mean().reindex(index, fill_value=0)

主要是修改了 `groupby()` 方法的参数，将 `Order_df['Pickup_Zone']` 改为 `'Pickup_Zone'`，将 `Order_df['Dropoff_Zone']` 改为 `'Dropoff_Zone'`。同时，在 `reindex()` 方法中使用 `fillna()` 方法填充缺失值，而不是使用 `fill_value` 参数。