Что означает `valueError: не может реиндекс с дубликатной оси? ⇐ Python

[Anonymous]

Я получаю ValueError: не могу Reindex из дублирующей оси , когда я пытаюсь установить индекс на определенное значение. Я попытался воспроизвести это с помощью простого примера, но я не мог этого сделать. У меня есть DataFrame с String Index и целочисленные столбцы, значения плавания. Однако, когда я пытаюсь создать индекс sum для суммы всех столбцов, я получаю valueError: не может reindex из ошибки дублирования . Я создал небольшой фрейм данных с теми же характеристиками, но не смог воспроизвести проблему, что я могу отсутствовать? Может быть, это поможет мне диагностировать проблему, и это наиболее ответственная часть моего вопроса. < /P>

ipdb> type(affinity_matrix)

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
< /code>

Вот ошибка: < /p>

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

Я попытался воспроизвести это с помощью простого примера, но я не удался < /p>

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


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/272 ... -axis-mean