오류 이해: "ValueError: 중복 축에서 다시 색인을 생성할 수 없습니다."

pandas에서 "ValueError: 중복 축에서 색인을 다시 생성할 수 없습니다. 중복 값이 ​​포함된 축을 따라 데이터를 다시 색인화하거나 할당하려고 할 때 "축"이 발생했습니다. 이 문제는 중복된 인덱스 값이 있는 열/행에 데이터를 조인하거나 할당할 때 발생합니다.

예제에 개념 적용

제공된 예에서 사용자는 은(는) 인덱스 값 'sums'를affinity_matrix DataFrame의 모든 열의 합계로 설정하려고 합니다. 그러나 주어진 코드 조각에 표시되지 않은 Affinity_matrix.columns에 중복 값이 ​​있기 때문에 오류가 발생합니다.

이 중복 값은 열을 따라 데이터를 다시 색인화하거나 할당하려고 할 때 충돌을 일으킵니다. 중심선. 이 문제를 해결하려면 해당 작업을 수행하기 전에 DataFrame의 인덱스 값이 고유한지 확인해야 합니다.

간단한 예제로 테스트

간단한 예제를 사용하겠습니다. 오류를 더 자세히 설명하는 예:

import pandas as pd
import numpy as np

a = np.arange(35).reshape(5, 7)
df = pd.DataFrame(a, ['x', 'y', 'u', 'z', 'w'], range(10, 17))
df.loc['sums'] = df.sum(axis=0)  # Assume that 'sums' is already an index value

# This would result in the ValueError, as 'sums' is a duplicate index value

DataFrame 'df'의 행에 이미 인덱스 값 'sums'가 있고 새 인덱스 값을 생성하려고 시도하기 때문에 오류가 발생합니다. 이름이 같은 인덱스 값으로 인해 축이 중복됩니다.

결론

"ValueError: 중복 축에서 다시 색인을 생성할 수 없습니다." 오류는 고유성을 보장하기 위한 알림 역할을 합니다. DataFrame의 인덱스 값. 그렇게 하지 않으면 데이터 재인덱싱이나 할당과 같은 특정 축을 따라 작업을 수행할 때 문제가 발생할 수 있습니다.