


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

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

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

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











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.

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 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.

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 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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

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.
