我对熊猫很新，我试图连接一组数据帧，我收到了这个错误：
ValueError: Plan shapes are not aligned
我对.concat()的理解是它会在列相同的地方加入，但对于那些找不到它的人来说，它会填充NA。这似乎不是这种情况。
继承人的声明：
dfs = [npo_jun_df, npo_jul_df,npo_may_df,npo_apr_df,npo_feb_df]
alpha = pd.concat(dfs)
答案 0 :(得分：66)
如果它有帮助，我在尝试连接两个数据帧时也遇到了这个错误（截至撰写本文时，这是我可以在google上找到的唯一相关命中，而不是源代码）。
我不知道这个答案是否会解决OP的问题（因为他/她没有发布足够的信息），但对我来说，这是因为我试图{ {1}}数据框concat包含df1列（请参见重复的列标题？），数据框['A', 'B', 'B', 'C']的列为df2。可以理解的是，重复导致大熊猫晃动。将['A', 'B']更改为df1（即删除其中一个重复的列），一切正常。
答案 1 :(得分：2)
我最近也收到了这条消息，我发现上面的用户@jason和@user3805082我在我试图concat的数百个数据帧中有几个重复的列，每个都有几十个神秘的变种。手动搜索重复项是不切实际的。
如果其他人有同样的问题，我写了以下功能，可能会有所帮助。
def duplicated_varnames(df):
"""Return a dict of all variable names that
are duplicated in a given dataframe."""
repeat_dict = {}
var_list = list(df) # list of varnames as strings
for varname in var_list:
# make a list of all instances of that varname
test_list = [v for v in var_list if v == varname]
# if more than one instance, report duplications in repeat_dict
if len(test_list) > 1:
repeat_dict[varname] = len(test_list)
return repeat_dict
然后你可以迭代那个dict来报告有多少重复，删除重复的变量，或者以某种系统的方式重命名它们。
答案 2 :(得分：1)
写了一个小函数来连接重复的列名。 如果原始数据帧未排序，函数关心排序，输出将是排序的。
def concat_duplicate_columns(df):
dupli = {}
# populate dictionary with column names and count for duplicates
for column in df.columns:
dupli[column] = dupli[column] + 1 if column in dupli.keys() else 1
# rename duplicated keys with °°° number suffix
for key, val in dict(dupli).items():
del dupli[key]
if val > 1:
for i in range(val):
dupli[key+'°°°'+str(i)] = val
else: dupli[key] = 1
# rename columns so that we can now access abmigous column names
# sorting in dict is the same as in original table
df.columns = dupli.keys()
# for each duplicated column name
for i in set(re.sub('°°°(.*)','',j) for j in dupli.keys() if '°°°' in j):
i = str(i)
# for each duplicate of a column name
for k in range(dupli[i+'°°°0']-1):
# concatenate values in duplicated columns
df[i+'°°°0'] = df[i+'°°°0'].astype(str) + df[i+'°°°'+str(k+1)].astype(str)
# Drop duplicated columns from which we have aquired data
df = df.drop(i+'°°°'+str(k+1), 1)
# resort column names for proper mapping
df = df.reindex_axis(sorted(df.columns), axis = 1)
# rename columns
df.columns = sorted(set(re.sub('°°°(.*)','',i) for i in dupli.keys()))
return df
答案 3 :(得分：0)
pip install pandas --upgrade为我解决了这个问题。
答案 4 :(得分：0)
要连接的所有df文件都必须具有相同的标头名称。
例如使用：
headername = list（df）
Data = Data.filter（headername）
答案 5 :(得分：0)
ValueError：平面形状未对齐
Python（3.6.8）代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"foo": [3] })
print(df)
df2 = pd.concat([df, df], axis="columns")
print(df2)
df3 = pd.concat([df2, df], sort=False) #ValueError: Plan shapes are not aligned
打印：
foo
0 3
foo foo
0 3 3
ValueError: Plan shapes are not aligned
错误说明
如果第一个熊猫数据框（此处为df2）具有重复的命名列并发送到pd.concat，而第二个数据框与第一个数据框的尺寸不同，则会出现此错误
确保没有重复的命名列：
df_onefoo = pd.DataFrame({"foo": [3] })
print(df_onefoo)
df_onebar = pd.DataFrame({"bar": [3] })
print(df_onebar)
df2 = pd.concat([df_onefoo, df_onebar], axis="columns")
print(df2)
df3 = pd.concat([df2, df_onefoo], sort=False)
print(df2)
打印：
foo
0 3
bar
0 3
foo bar
0 3 3
foo bar
0 3 3
熊猫concat对于该错误消息可能会更有帮助。这是一个直接的bubbleup-implementation-itis，这是教科书python。
答案 6 :(得分：0)
我收到了 ValueError：将数据帧添加到一起时，平面形状未对齐。我试图遍历 Excel 工作表，并在清理后将它们组合在一起。
错误被引发，因为它们有多个无列，我用下面的代码删除了这些列：
df = df.loc[:, df.columns.notnull()] # 在 stackoverflow 上找到
答案 7 :(得分：-1)
错误是由重复的列引起的。使用以下功能可以删除重复功能而不影响数据。
def duplicated_varnames(df):
repeat_dict = {}
var_list = list(df) # list of varnames as strings
for varname in var_list:
test_list = [v for v in var_list if v == varname]
if len(test_list) > 1:
repeat_dict[varname] = len(test_list)
if len(repeat_dict)>0:
df = df.loc[:,~df.columns.duplicated()]
return df