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

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