ValueError:복제 축에서 재색인할 수 없음의 의미는?

ValueError:복제 축에서 재색인할 수 없음의 의미는?

나는 a를 얻고 있다.ValueError: cannot reindex from a duplicate axis는 이것을 하려고 노력했지만 할 수 없었다나는 이것을 간단한 예로 재현하려 했으나 할 수 없었다.

여기 내 세션이 있다.ipdb 열,trace가 있다. 문자열 인덱스와 정수 열, float 값이 있는 DataFrame을 가지고 있다.그러나 내가 만들려고 할 때sum내가 받는 모든 열의 합계를 지수화하다.ValueError: cannot reindex from a duplicate axis오류. 동일한 특성을 가진 작은 DataFrame을 만들었지만 문제를 재현할 수 없는 경우, 무엇을 놓칠 수 있는가?

무슨 말인지 잘 모르겠어.ValueError: cannot reindex from a duplicate axis이 오류 메시지는 무엇을 의미할까?아마도 이것은 내가 문제를 진단하는데 도움이 될 것이고, 이것은 내 질문에서 가장 대답할 수 있는 부분이다.

ipdb> type(affinity_matrix)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
ipdb> affinity_matrix.shape
(333, 10)
ipdb> affinity_matrix.columns
Int64Index([9315684, 9315597, 9316591, 9320520, 9321163, 9320615, 9321187, 9319487, 9319467, 9320484], dtype='int64')
ipdb> affinity_matrix.index
Index([u'001', u'002', u'003', u'004', u'005', u'008', u'009', u'010', u'011', u'014', u'015', u'016', u'018', u'020', u'021', u'022', u'024', u'025', u'026', u'027', u'028', u'029', u'030', u'032', u'033', u'034', u'035', u'036', u'039', u'040', u'041', u'042', u'043', u'044', u'045', u'047', u'047', u'048', u'050', u'053', u'054', u'055', u'056', u'057', u'058', u'059', u'060', u'061', u'062', u'063', u'065', u'067', u'068', u'069', u'070', u'071', u'072', u'073', u'074', u'075', u'076', u'077', u'078', u'080', u'082', u'083', u'084', u'085', u'086', u'089', u'090', u'091', u'092', u'093', u'094', u'095', u'096', u'097', u'098', u'100', u'101', u'103', u'104', u'105', u'106', u'107', u'108', u'109', u'110', u'111', u'112', u'113', u'114', u'115', u'116', u'117', u'118', u'119', u'121', u'122', ...], dtype='object')

ipdb> affinity_matrix.values.dtype
dtype('float64')
ipdb> 'sums' in affinity_matrix.index
False

오류:

ipdb> affinity_matrix.loc['sums'] = affinity_matrix.sum(axis=0)
*** ValueError: cannot reindex from a duplicate axis

나는 이것을 간단한 예로 재현하려 했으나 실패했다.

In [32]: import pandas as pd

In [33]: import numpy as np

In [34]: a = np.arange(35).reshape(5,7)

In [35]: df = pd.DataFrame(a, ['x', 'y', 'u', 'z', 'w'], range(10, 17))

In [36]: df.values.dtype
Out[36]: dtype('int64')

In [37]: df.loc['sums'] = df.sum(axis=0)

In [38]: df
Out[38]: 
      10  11  12  13  14  15   16
x      0   1   2   3   4   5    6
y      7   8   9  10  11  12   13
u     14  15  16  17  18  19   20
z     21  22  23  24  25  26   27
w     28  29  30  31  32  33   34
sums  70  75  80  85  90  95  100

이 오류는 일반적으로 인덱스에 중복된 값이 있을 때 열에 가입/할당하면 발생한다.행에 할당하는 것이므로, 에 중복된 값이 있는 것 같다.affinity_matrix.columns, 아마 당신의 물음에는 보이지 않을 것이다.

다른 사람들이 말했듯이, 당신은 아마도 당신의 원래 색인에 중복된 값을 가지고 있을 것이다.다음 작업을 수행하는 사용자를 찾으십시오.

df[df.index.duplicated()]

다른 DataFrame을 연결하여 DataFrame을 생성하면 값이 중복되는 인덱스가 발생하는 경우가 많다.인덱스의 값을 보존하는 데 관심이 없고 고유한 값이 되도록 하려면 데이터를 결합할 때 설정하십시오.ignore_index=True.

또는 현재 인덱스를 사용하지 않고 새 인덱스로 덮어쓰기df.reindex(), 설정:

df.index = new_index

이 오류로 여전히 어려움을 겪고 있는 사람들의 경우, 우연히 같은 이름의 중복 열을 만들었을 때도 발생할 수 있다.다음과 같이 중복 열 제거:

df = df.loc[:,~df.columns.duplicated()]

다음을 사용하여 오류를 건너뛰십시오..values마지막에

affinity_matrix.loc['sums'] = affinity_matrix.sum(axis=0).values

심플 픽스

그룹화하기 전에 실행해 보십시오.

df.reset_index(inplace=True)

그 해결책에 대한 이 Github 코멘트에 감사한다.

제거하다inplace=True데이터 프레임을 반환하려면

오늘 이런 칼럼을 새로 추가하고 싶었는데 이런 오류가 생겼다.

df_temp['REMARK_TYPE'] = df.REMARK.apply(lambda v: 1 if str(v)!='nan' else 0)

나는 그 일을 처리하고 싶었다.REMARK의 칼럼df_temp1 또는 0을 반환한다.그러나 나는 잘못된 변수를 입력했다.df과 같은 를 반환했다 그리고 다음과 같은 오류를 반환했다.

----> 1 df_temp['REMARK_TYPE'] = df.REMARK.apply(lambda v: 1 if str(v)!='nan' else 0)

/usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in __setitem__(self, key, value)
   2417         else:
   2418             # set column
-> 2419             self._set_item(key, value)
   2420 
   2421     def _setitem_slice(self, key, value):

/usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in _set_item(self, key, value)
   2483 
   2484         self._ensure_valid_index(value)
-> 2485         value = self._sanitize_column(key, value)
   2486         NDFrame._set_item(self, key, value)
   2487 

/usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in _sanitize_column(self, key, value, broadcast)
   2633 
   2634         if isinstance(value, Series):
-> 2635             value = reindexer(value)
   2636 
   2637         elif isinstance(value, DataFrame):

/usr/lib64/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in reindexer(value)
   2625                     # duplicate axis
   2626                     if not value.index.is_unique:
-> 2627                         raise e
   2628 
   2629                     # other

ValueError: cannot reindex from a duplicate axis

보다시피 올바른 코드는

df_temp['REMARK_TYPE'] = df_temp.REMARK.apply(lambda v: 1 if str(v)!='nan' else 0)

왜냐하면df그리고df_temp행수가 다르다그래서 돌아왔다.ValueError: cannot reindex from a duplicate axis.

네가 그것을 이해할 수 있고 내 대답이 다른 사람들이 그들의 코드를 디버깅하는 것을 도울 수 있기를 바란다.

필자의 경우, 이 오류가 발생한 것은 중복된 값이 아니라 짧은 시리즈를 데이터프레임에 결합하려고 했기 때문이다. 두 가지 모두 동일한 인덱스를 가지고 있었지만 시리즈는 더 적은 행(상위 몇 개 누락)을 가지고 있었다.다음과 같은 것이 내 목적에 적합했다.

df.head()
                          SensA
date                           
2018-04-03 13:54:47.274   -0.45
2018-04-03 13:55:46.484   -0.42
2018-04-03 13:56:56.235   -0.37
2018-04-03 13:57:57.207   -0.34
2018-04-03 13:59:34.636   -0.33

series.head()
date
2018-04-03 14:09:36.577    62.2
2018-04-03 14:10:28.138    63.5
2018-04-03 14:11:27.400    63.1
2018-04-03 14:12:39.623    62.6
2018-04-03 14:13:27.310    62.5
Name: SensA_rrT, dtype: float64

df = series.to_frame().combine_first(df)

df.head(10)
                          SensA  SensA_rrT
date                           
2018-04-03 13:54:47.274   -0.45        NaN
2018-04-03 13:55:46.484   -0.42        NaN
2018-04-03 13:56:56.235   -0.37        NaN
2018-04-03 13:57:57.207   -0.34        NaN
2018-04-03 13:59:34.636   -0.33        NaN
2018-04-03 14:00:34.565   -0.33        NaN
2018-04-03 14:01:19.994   -0.37        NaN
2018-04-03 14:02:29.636   -0.34        NaN
2018-04-03 14:03:31.599   -0.32        NaN
2018-04-03 14:04:30.779   -0.33        NaN
2018-04-03 14:05:31.733   -0.35        NaN
2018-04-03 14:06:33.290   -0.38        NaN
2018-04-03 14:07:37.459   -0.39        NaN
2018-04-03 14:08:36.361   -0.36        NaN
2018-04-03 14:09:36.577   -0.37       62.2

같은 문제로 두어 시간을 허비했다.나의 경우는 apply 기능을 사용하기 전에 데이터프레임의 reset_index()를 해야 했다.다른 인덱스 데이터 집합을 병합하거나 조회하기 전에 인덱스를 재설정하십시오. 하나의 데이터 집합은 인덱스를 하나만 가질 수 있으므로 인덱스를 재설정하십시오.

다른 테이블에서 열을 추가하려고 했을 때 이 오류가 발생했어.실제로 나는 도중에 인덱스 값이 중복되었다.하지만 알고 보니 내가 잘못한 것뿐이었어난 사실 다른 테이블이 필요했어

이 포인터는 비슷한 상황에 있는 누군가를 도울 수 있다.

이것도 원인이 될 수 있다[:] 이렇게 문제를 해결했다.

데이터 프레임 안에 데이터 프레임 유형 열을 삽입하려고 해도 발생할 수 있음

너는 이것을 시도해 볼 수 있다.

df['my_new']=pd.Series(my_new.values)

두 개의 데이터 프레임을 병합하고 접미사를 제거한 후 이 오류가 발생하면 Excel에 쓰십시오. 문제는 두 소스 DataFrames에 공통적으로 병합하지 않는 열이 있다는 것이다.판다는 어느 것이 어디서 왔는지 말할 수 있는 방법이 필요해서 접미사를 덧붙이고, 왼쪽은 '_x', 오른쪽은 '_y'로 기본값은 '_y'이다.

열을 유지할 소스 데이터 프레임을 선호하는 경우 접미사를 설정하고 그에 따라 필터링할 수 있으며, 예를 들어 왼쪽에서 충돌 열을 유지하려는 경우:

# Label the two sides, with no suffix on the side you want to keep
df = pd.merge(
    df, 
    tempdf[what_i_care_about], 
    on=['myid', 'myorder'], 
    how='outer',
    suffixes=('', '_delete_suffix')  # Left gets no suffix, right gets something identifiable
)
# Discard the columns that acquired a suffix
df = df[[c for c in df.columns if not c.endswith('_delete_suffix')]]

또는 합병하기 전에 충돌하는 각 기둥 중 하나를 떨어뜨릴 수 있다. 그러면 팬더는 접미사를 할당할 필요가 없다.

연결하려는 영상 시리즈의 끝에 .to_numpy()만 추가하십시오.

내 경우 치수 불일치로 인해 발생한 경우:

실수로 다음 시간 동안 다른 df의 열을 사용mul작전

참조URL: https://stackoverflow.com/questions/27236275/what-does-valueerror-cannot-reindex-from-a-duplicate-axis-mean