pandas - 重新索引仅对具有唯一值的索引对象有效

Question

我运行这段代码

esg_fm_barron = pd.concat([barron_clean.drop(columns = "10 year return", inplace = False),ESG_fixed.drop(columns = 'Name',inplace = False), financial_clean.drop(columns = 'Name',inplace = False)], axis = 'columns', join = 'inner')
esg_fm_barron.rename(columns={'Average (Current)': "Total ESG Score"}, inplace=True)
esg_fm_barron.head(3)

但出现此错误:重新索引仅对具有唯一值的索引对象有效有人知道解决方案吗？谢谢

Answer 1

当您运行 pd.concat 时，每个源 DataFrame 必须具有唯一索引。

首先识别哪个源DataFrame有一个非唯一索引。对于每个源 DataFrame(假设它是 df)运行:

df.index.is_unique

(这是一个属性，而不是一个方法，所以不加括号)。

false 结果表示此 DataFrame 中的索引不唯一。然后删除具有重复索引值的行:

df = df.loc[~df.index.duplicated(keep='first')]

为了不丢失原始数据，也许你应该将结果保存在一个新的临时 DataFrame，然后用于连接这些临时 DataFrame。