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)

但是得到这个错误：重新索引只对唯一值的索引对象有效 有人知道解决方案吗？谢谢

Answer 1

当你运行 pd.concat 时，每个源 DataFrame 必须有唯一的索引。

首先确定哪个源 DataFrame 具有非唯一索引。 对于每个源 DataFrame（假设它是 df）运行：

df.index.is_unique

（这是一个属性，不是方法，所以不要加括号）。

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，也许您应该将结果保存在 一个新的临时 DataFrame，然后用于连接这些临时 DataFrame。