报错ValueError: labels must be unique if ordered=True; pass ordered=False for duplicate labels

这个错误是因为使用了pandas的cut函数，但是bins参数中出现了重复的边界值，导致生成的标签不唯一。解决方法是在cut函数中加入ordered=False参数，例如：

data['time_type'] = pd.cut(data['hour'], bins=[0, 6, 9, 10, 16, 17, 22, 24], labels=['0', '1', '2', '3', '4', '5', '0'], ordered=False)

这里加入了ordered=False参数，表示生成的标签不需要保持唯一性和顺序性，可以解决该错误。

相关问题

报错 ValueError: other must be a DataFrame or Series

这个错误通常是因为你传递给函数的参数 `other` 不是一个 Pandas 的 DataFrame 或 Series 对象。

请确保你传递给函数的参数 `other` 是一个有效的 DataFrame 或 Series 对象。如果你不确定如何创建 DataFrame 或 Series，请参考 Pandas 的文档。如果你已经创建了 DataFrame 或 Series，但仍然遇到此错误，请检查传递给函数的参数是否正确。

运行结果报错ValueError: a must be 1-dimensional

这个错误通常是因为你传入的参数是一个多维数组而不是一个一维数组。请检查你的代码，确认你传入的参数是一个一维数组。你可以使用NumPy中的ravel()函数将多维数组转换成一维数组。例如，如果你有一个二维数组a，你可以使用ravel()函数将其转换成一维数组：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
a = a.ravel()

这样就可以将数组a转换成一维数组。