Что означает значение ValueError: невозможно переиндексировать из дублированной оси?

Я получаю ValueError: cannot reindex from a duplicate axis, когда пытаюсь установить индекс на определенное значение. Я попытался воспроизвести это с помощью простого примера, но я не мог этого сделать.

Вот моя сессия внутри трассировки ipdb. У меня есть DataFrame со строковым индексом и целыми столбцами, значениями float. Однако, когда я пытаюсь создать индекс sum для суммы всех столбцов, я получаю ошибку ValueError: cannot reindex from a duplicate axis. Я создал небольшой DataFrame с теми же характеристиками, но не смог воспроизвести проблему, что я мог потерять?

Я действительно не понимаю, что означает ValueError: cannot reindex from a duplicate axis, что означает это сообщение об ошибке? Возможно, это поможет мне диагностировать проблему, и это самая ответственная часть моего вопроса.

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

Вот ошибка:

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

Я попытался воспроизвести это с помощью простого примера, но я потерпел неудачу

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

Ответ 1

Эта ошибка обычно возникает при присоединении/назначении столбцу, когда индекс имеет повторяющиеся значения. Поскольку вы назначаете строку, я подозреваю, что в affinity_matrix.columns есть дублирующее значение, возможно, не показано в вашем вопросе.

Ответ 2

Как говорили другие, у вас, вероятно, есть двойные значения в вашем исходном индексе. Чтобы найти их, выполните следующие действия:

df[df.index.duplicated()]

Ответ 3

Индексы с повторяющимися значениями часто возникают, если вы создаете DataFrame, объединяя другие DataFrames. ЕСЛИ вы не заботитесь о сохранении значений вашего индекса и хотите, чтобы они были уникальными значениями, когда вы объединяете данные, установите ignore_index=False.

В качестве альтернативы, чтобы перезаписать текущий индекс новым, вместо использования df.reindex() установите:

df.index = new_index

Ответ 4

В моем случае у меня был дублированный столбец с тем же именем

Ответ 5

Я столкнулся с этой ошибкой сегодня, когда хотел добавить новый столбец, подобный этому

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

Я хотел обработать столбец REMARK df_temp для возврата 1 или 0. Однако я набрал неверную переменную с помощью df. И он ответил на ошибку следующим образом:

----> 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

Как вы можете видеть, правильный код должен быть

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

Потому что df и df_temp имеют различное количество строк. Поэтому он возвратил ValueError: cannot reindex from a duplicate axis.

Надеюсь, вы сможете это понять, и мой ответ может помочь другим людям отладить свой код.