在使用Pandas的pivot函数进行数据重塑时,如果数据框的索引(index)或列标签(columns)包含重复项,将会出现“ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape”错误。这是因为pivot函数要求索引和列标签是唯一的,以便能够正确地重塑数据。要解决这个问题,你可以采取以下几种方法之一:
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 给定一个包含四列的数据集:id(字符串) 日期(字符串) 位置(字符串) 价值(浮动)我首先设置了一个三级多指标:In [37]: e.set_index(['id', 'date', 'location'], inplace=True) In [38]: e ...
用unstack操作的数据必须唯一标识,而打印obj1如下: 存在重复,unstack不能唯一区分,故转换失败报错ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape, 解决方式:修改字母索引名或者数字索引,只要能够唯一标识即可,如将重复的1改为2(这里不能为3)或改为字母 将层次索引的外层索引(这里指a,b,c)作为DataFrame...
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape 然而,在ID列上使用drop_duplicates会导致数据丢失。在pandas中有什么便捷的方法可以执行这样的操作吗? -AaronDT 你的轴心代码是什么?- cs95 我猜第三行应该是3 11 4。- cs95 2个回答 3
# df.pivot(index='School',columns='Gender',values='Height').head()# ValueError:Index contains duplicate entries,cannot reshape 因此,更多的时候会选择使用强大的pivot_table函数。 2. pivot_table 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
pandas.pivot的重点在于reshape, 通俗理解就是合并同类项,所以在行与列的交叉点值的索引应该是唯一值,如果不是唯一值,则会报,即原始数据集中存在重复条目,此时pivot函数无法确定数据透视表中的数值即会报错ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape。尽管如此,pivot()方法可以对数据进行行列互换,或者...
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape table = OrderDict(( ('Item',['Item0','Item0','Item0','Item1']), ('CType',['Gold','Bronze','Gold','Silver']), ('USD',['1$','2$','3$','4$']), ('EU',['1€','2€','3€','4€']) ...
ValueError('Index contains duplicate entries, cannot reshape') pandas从1.1.0开始,pivot相关的三个参数允许被设置为列表,这也意味着会返回多级索引。这里构造一个相应的例子来说明如何使用:下表中六列分别为班级、姓名、测试类型(期中考试和期末考试)、科目、成绩、排名。
ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape 怎么办?pivot_table就可以用来解决这个问题: pivot_table默认取平均数,这似乎是一种折中的方法。我们还可以用别的聚合方法,比如取最小值: pivot_table(index='Item', columns='CType', values='USD', aggfunc=np.min) ...
Index contains duplicate entries, cannot reshape 原来,pivot()只能将数据进行reshape,不支持聚合。遇到上面这种含重复值需进行聚合计算,应使用pivot_table()。它能实现类似Excel那样的高级数据透视功能。In [159]: # 统计员工来自不同产品线不同级别的bug总数 df.pivot_table(index=['name'], columns=['bug_lev...