Pandas Concat 返回“InvalidIndexError：重新索引仅对唯一值索引对象有效”错误答案

【问题标题】：Pandas Concat returning "InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects" ErrorPandas Concat 返回“InvalidIndexError：重新索引仅对唯一值索引对象有效”错误
【发布时间】：2021-12-23 23:55:21
【问题描述】：

我有两个具有相同标头的数据框。当我尝试连接 (pd.concat()) 这两个 dfs (df1, df2) 时，出现错误：

"InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects"

我发现问题在于每个数据框中都有重复的列名。示例：

df1

respondent ID - Column1 - Column2 - Column3 - Column1 - Column2 - Column3

df2

respondent ID - Column1 - Column2 - Column3 - Column1 - Column2 - Column3

理论上，我只是想在df1下面添加df2的数据（没有df2 ofc的headers）

如何绕过这个？有什么想法吗？

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ Pandas: append dataframe to another df

标签： python python-3.x pandas dataframe concatenation

【解决方案1】：

重复的列应该不是问题（即使是ignore_index=False）：

df1 = pd.DataFrame([range(7)], columns=['respondent ID', 'Column1', 'Column2', 'Column3', 'Column1', 'Column2', 'Column3'])
df2 = pd.DataFrame([['2']*7], columns=['respondent ID', 'Column1', 'Column2', 'Column3', 'Column1', 'Column2', 'Column3'])
pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

输出：

  respondent ID Column1 Column2 Column3 Column1 Column2 Column3
0             0       1       2       3       4       5       6
1             2       2       2       2       2       2       2

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用这个解决方案：

df1 = df1.append(df2, ignore_index=True)

【讨论】：