pandas.errors.invalidindexerror: reindexing only valid with uniquely valued index objects
时间: 2023-04-29 10:01:57 浏览: 70
这个错误提示是因为在使用 Pandas 中的 reindex() 方法时,目标索引对象不是唯一值索引对象。也就是说,它尝试将数据重新索引到一个非唯一的索引上,这会导致数据的不明确性。
要解决这个错误,你需要确保目标索引对象是唯一的。可以使用 Pandas 中的 drop_duplicates() 方法来去除重复值,或者使用 set_index() 方法来创建一个唯一值索引对象。
相关问题
pandas.errors.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
这个错误通常出现在使用 pandas 库时重新索引操作 (reindexing) 时,索引对象中出现了重复值。这意味着在新的索引中,某些值会被映射到多个旧的索引中,而 pandas 不知道该如何处理这些值。
解决方案是确保索引对象中没有重复值。可以使用 `duplicated()` 方法查找重复的索引值,然后使用 `drop_duplicates()` 方法删除这些重复值。
以下示例演示了如何处理这个错误:
```
import pandas as pd
# 创建一个带有重复索引的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]}, index=['a', 'a', 'b'])
# 检查是否有重复索引
print(df.index.duplicated())
# 删除重复索引
df = df[~df.index.duplicated()]
# 重新索引
df = df.reindex(['a', 'b', 'c'])
print(df)
```
输出:
```
a 1
b 3
c NaN
dtype: float64
```
在上面的示例中,我们首先使用 `duplicated()` 方法查找重复的索引值,然后使用 `~` 操作符去除重复的索引,最后重新索引得到新的 DataFrame。
出现以下错误:Traceback (most recent call last): File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\0000 其他用途命令\拼接多个execl表,保留表头.py", line 29, in <module> result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 385, in concat return op.get_result() File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 612, in get_result indexers[ax] = obj_labels.get_indexer(new_labels) File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3731, in get_indexer raise InvalidIndexError(self._requires_unique_msg) pandas.errors.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
这个错误通常是由于拼接后的数据框中存在重复的行索引引起的。你可以尝试在拼接前将每个数据框的索引重置为唯一的整数索引,例如:
```python
import pandas as pd
import openpyxl
# 指定要拼接的表格文件名列表
filenames = [
'附件一:2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
'附件三:2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx',
'附件二:2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
'附件四:2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx'
]
# 使用 openpyxl 库的 load_workbook() 函数读取每个表格的数据,并将标题行单独读取出来
dataframes = []
headers = []
for filename in filenames:
wb = openpyxl.load_workbook(filename=filename, read_only=True, data_only=True)
ws = wb.worksheets[0]
df = []
for row in ws.iter_rows(values_only=True):
df.append(row)
df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0])
header = pd.DataFrame(df.iloc[:1])
headers.append(header)
df = df.iloc[1:]
df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 重置索引为唯一的整数索引
dataframes.append(df)
# 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起
result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True)
# 将标题行合并为一个数据框,并使用 fillna() 函数将空值填充为前