Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Apa yang Menyebabkan Ralat \'ValueError: tidak boleh mengindeks semula daripada paksi pendua\' dalam Perpustakaan Pandas Python dan Bagaimana untuk Membetulkannya?

Apa yang Menyebabkan Ralat \'ValueError: tidak boleh mengindeks semula daripada paksi pendua\' dalam Perpustakaan Pandas Python dan Bagaimana untuk Membetulkannya?

Oct 23, 2024 pm 05:56 PM

What Causes the

Memahami "ValueError: tidak boleh mengindeks semula daripada paksi pendua"

Ralat "ValueError: tidak boleh mengindeks semula daripada paksi pendua" dalam Panda Python perpustakaan menandakan operasi pengindeksan yang menemui nilai pendua pada paksi. Untuk menangani perkara ini, fahami konsep paksi dalam Panda dahulu:

  • Baris: Diwakili oleh paksi '0'.
  • Lajur: Diwakili oleh paksi '1'.

Punca Ralat

Ralat ini timbul apabila anda cuba menetapkan nilai atau mencipta baris baharu /column (paksi) dengan nama yang telah wujud dalam indeks/lajur semasa DataFrame. Pandas mentafsirkan ini sebagai operasi pengindeksan semula, yang memerlukan pendua yang serasi di sepanjang paksi yang disasarkan. Walau bagaimanapun, jika pendua tersebut wujud, operasi gagal, menimbulkan ralat "ValueError: tidak boleh mengindeks semula daripada paksi pendua".

Contoh

Pertimbangkan DataFrame berikut:

<code class="python">import pandas as pd

data = {
    "Name": ["Alice", "Bob", "Alice"],
    "Age": [22, 25, 28]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Attempting to set a row with a duplicate name (Alice)
df.loc["Alice"] = [30, 32]</code>
Salin selepas log masuk

Tindakan ini membawa kepada ralat "ValueError: tidak boleh mengindeks semula daripada paksi pendua" kerana sudah ada baris dengan indeks "Alice" dalam DataFrame.

Menyelesaikan Ralat

Untuk menyelesaikan ralat ini, pastikan nama yang digunakan untuk mengindeks/menetapkan baris/lajur baharu tidak bercanggah dengan nama sedia ada. Anda boleh menyemak indeks pendua atau nama lajur menggunakan kaedah df.index.is_unique atau df.columns.is_unique, masing-masing.

Pendekatan Alternatif

Jika anda perlu tulis ganti nilai sedia ada untuk indeks yang mempunyai pendua, anda boleh menggunakan kaedah at:

<code class="python">df.at["Alice", "Age"] = 33</code>
Salin selepas log masuk

Pendekatan ini mengemas kini nilai lajur "Umur" untuk baris pertama dengan indeks "Alice" tanpa menaikkan ralat.

Atas ialah kandungan terperinci Apa yang Menyebabkan Ralat \'ValueError: tidak boleh mengindeks semula daripada paksi pendua\' dalam Perpustakaan Pandas Python dan Bagaimana untuk Membetulkannya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1671
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

See all articles