Question

在使用concat然后使用isin删除所有行时，遇到：

ValueError：无法计算具有重复轴的isin。

同时，如果DF中还有任何行，则没有问题。同样，在任何情况下都不使用concat可以正常工作，可以正常返回一个空DF。我正在尝试使用concat，因为在我的用例中它会更快一些。

熊猫0.24.2（最新）。

df = pd.DataFrame()
for r in range(5):
    df = df.append({'type':'teine', 'id':r}, ignore_index=True)

# Problem line
df = pd.concat([df.reset_index(drop=True), pd.DataFrame({'type':'teine', 'id':5}, index=[0])], sort=True)
dfCopy = df.copy()
df.query("(type == 'teine')", inplace=True)
df = dfCopy[~dfCopy.isin(df).all(axis=1)]

Answer 1

在该行中：

df = pd.concat([df.reset_index(drop=True), pd.DataFrame({'type':'teine', 'id':5}, index=[0])], sort=True)

无需重置concat（df.reset_index(drop=True)）内部的索引。但是您必须在concat之后重设索引以避免错误。看起来是这样的：

df = pd.concat([df, pd.DataFrame({'type':'teine', 'id':5}, index=[0])], sort=True).reset_index(drop=True)

Answer 2

您可以避免不重复索引的问题：

df = pd.DataFrame()
for r in range(5):
    df = df.append({'type':'teine', 'id':r}, ignore_index=True)

# Problem line
df = pd.concat([df.reset_index(drop=True), pd.DataFrame({'type':'teine', 'id':5}, index=[max(df.index.values)+1])], sort=True)
dfCopy = df.copy()
df.query("(type == 'teine')", inplace=True)
df = dfCopy[~dfCopy.isin(df).all(axis=1)]

或者更好的是，您可以在串联后重置索引：

df = pd.DataFrame()
for r in range(5):
    df = df.append({'type':'teine', 'id':r}, ignore_index=True)

# Problem line
df = pd.concat([df, pd.DataFrame({'type':'teine', 'id':5}, index=[0])], sort=True).reset_index(drop=True)
dfCopy = df.copy()
df.query("(type == 'teine')", inplace=True)
df = dfCopy[~dfCopy.isin(df).all(axis=1)]

使用concat后遇到空的DF时，Pandas isin返回错误

2 个答案: