나는 무엇입니까 ValueError: cannot reindex from a duplicate axis내가 특정 값에 인덱스를 설정하려고 할 때. 간단한 예제로 이것을 재현하려고 시도했지만 할 수 없었습니다.
여기 내 세션이 ipdb추적됩니다. 문자열 인덱스 및 정수 열, 부동 소수점 값이있는 DataFrame이 있습니다. 그러나 sum모든 열의 합계에 대한 색인 을 만들려고하면 ValueError: cannot reindex from a duplicate axis오류 가 발생합니다. 동일한 특성을 가진 작은 DataFrame을 만들었지 만 문제를 재현 할 수 없었습니다. 무엇을 놓칠 수 있습니까?
나는 무슨 ValueError: cannot reindex from a duplicate axis뜻인지 이해 하지 못합니다.이 오류 메시지는 무엇을 의미합니까? 어쩌면 이것이 문제 진단에 도움이 될 것입니다. 이것은 내 질문의 가장 대답하기 쉬운 부분입니다.
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
False오류는 다음과 같습니다.
ipdb> affinity_matrix.loc['sums'] = affinity_matrix.sum(axis=0)
*** ValueError: cannot reindex from a duplicate axis간단한 예제로 이것을 재현하려고 시도했지만 실패했습니다.
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 100답변
이 오류는 일반적으로 인덱스에 중복 값이있는 경우 열에 조인 / 할당 할 때 발생합니다. 행에 할당 중이므로 affinity_matrix.columns의 질문에 표시되지 않은에 중복 값이있는 것 같습니다.
답변
다른 사람들이 말했듯이 원래 색인에 중복 값이있을 수 있습니다. 그들이 이것을 찾으려면 :
df[df.index.duplicated()]
답변
다른 DataFrame을 연결하여 DataFrame을 만들면 중복 값이있는 인덱스가 종종 발생합니다. 데이터를 연결할 때 인덱스 값을 보존하지 않고 고유 한 값이되도록하려면을 설정하십시오 ignore_index=True.
또는을 사용하는 대신 현재 색인을 새 색인으로 덮어 쓰려면 다음을 df.reindex()설정하십시오.
df.index = new_index답변
이 오류로 여전히 어려움을 겪고있는 사람들의 경우 실수로 같은 이름의 중복 열을 만들면 발생할 수 있습니다. 다음과 같이 중복 열을 제거하십시오.
df = df.loc[:,~df.columns.duplicated()]답변
.values마지막에 사용하는 오류를 건너 뛰기 만하면 됩니다.
affinity_matrix.loc['sums'] = affinity_matrix.sum(axis=0).values답변
오늘이 같은 새 열을 추가하려고 할 때이 오류가 발생했습니다.
df_temp['REMARK_TYPE'] = df.REMARK.apply(lambda v: 1 if str(v)!='nan' else 0)1 또는 0을 반환하기 위해 REMARK열 을 처리하고 싶었지만로 df_temp잘못된 변수를 입력했습니다 df. 그리고 다음과 같은 오류를 반환했습니다.
----> 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 axis보시다시피 올바른 코드는
df_temp['REMARK_TYPE'] = df_temp.REMARK.apply(lambda v: 1 if str(v)!='nan' else 0)때문에 df와은 df_temp행의 다른 번호를 가지고있다. 그래서 돌아왔다 ValueError: cannot reindex from a duplicate axis.
당신이 그것을 이해할 수 있기를 바랍니다. 내 대답은 다른 사람들이 코드를 디버깅하는 데 도움이 될 수 있습니다.
답변
필자의 경우이 값이 중복되지 않기 때문에 짧은 시리즈를 데이터 프레임에 결합하려고 시도했기 때문에이 오류가 발생했습니다. 둘 다 동일한 인덱스를 가지지 만 시리즈에는 적은 행이 있습니다 (상위 몇 개는 누락). 다음은 내 목적을 위해 작동했습니다.
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