python pandas报错:Exception: cannot handle a non-unique multi-index!

最新推荐文章于 2024-12-17 14:17:09 发布
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本文探讨了在使用Pandas进行数据查询时遇到的常见错误：无法处理非唯一多重索引的问题。详细分析了错误产生的原因，并给出了检查数据中是否包含所需索引项的方法。

对pandas进行索引查询时报错Exception: cannot handle a non-unique multi-index!

df_profit[df_profit['item_no'].str.contains(item + '.+')==True][m]

原因：索引里没有这个值，会报这个错，检查pandas数据中的索引是否 有要找的项

ts15_Forecast multiple seas_mSTL_make_subplot_rMSPE_UCM_date format_NeuralProphet_changepoint_StateS
Linli522362242的专栏
02-02 3205
ts15_Forecast multiple seasons_mSTL_make_subplots_rMSPE_UCM_date format_NeuralProphet_changepoints_State-Space_plot_components
Pandas 2 使用指南： 重复标签 Duplicate Labels
数智笔记
02-03 3935
如果你熟悉 SQL，你就知道行标签类似于表的主键，你肯定不希望在 SQL 表中有重复的主键。而真实世界的数据中有重复，即使在应该是唯一的字段中也有。在处理原始的杂乱数据时，你可能会首先读取杂乱的数据（其中可能存在重复标签），去重，然后禁止后续的重复，以确保数据流水线不会引入重复项。本节将介绍重复标签如何改变某些操作的行为，以及如何在操作过程中防止重复出现，或者在出现重复时如何检测它们。如果你需要额外的逻辑来处理重复标签，而不仅仅是删除重复项，可以在索引上使用。中所有重复标签（包括“原始”标签）的数字位置。
python pandas:Exception: cannot handle a non-unique multi-index!
cc95995的博客
03-19 4335
python pandas:Exception: cannot handle a non-unique multi-index! 在用Pandas处理数据的时候遇到了这个报错， 起因是在groupby一个数据A以后，要在groupby以后的数据A中计算一个新的列 后来发现是计算的新的列的索引，与数据A的索引不完全匹配，导致错误 让新的列的索引和数据A的索引完全匹配后，遂解决问题。 ...
pandas dataframe groupby rolling后报cannot handle a non-unique multi-index! 解决办法
mlzhu007的专栏
09-01 681
cannot handle a non-unique multi-index!
[Python]Pandas对于非唯一的label index的数据选择问题
weixin_30663471的博客
06-08 787
结论： 在pandas中，非unique的index无法通过df.loc[index]来达到多行选择的目的。 以下面的数据为例： month count 1 1 1 2 2 3 2 4 假如我们之前对dataframe做了dataframe.set_index('month'， inplace=True)操作，...
ValueError: cannot reindex a non-unique index with a method or limit
武西亮的博客
04-01 3951
ValueError: cannot reindex a non-unique index with a method or limit是因为resample的2个date 相同   pandas 时间序列
--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_360\2347491529.py in <module> 45 return str(x).split('-')[0] if '-' in str(x) else str(x) 46 ---> 47 expr_t['PATIENT_ID'] = expr_t['SAMPLE_ID'].apply(extract_patient_id) 48 49 # ======================== D:\JupyterProject\.venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __getitem__(self, key) 3455 if is_single_key: 3456 if self.columns.nlevels > 1: -> 3457 return self._getitem_multilevel(key) 3458 indexer = self.columns.get_loc(key) 3459 if is_integer(indexer): D:\JupyterProject\.venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in _getitem_multilevel(self, key) 3511 result_columns = maybe_droplevels(new_columns, key) 3512 if self._is_mixed_type: -> 3513 result = self.reindex(columns=new_columns) 3514 result.columns = result_columns 3515 else: D:\JupyterProject\.venv\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py in wrapper(*args, **kwargs) 322 @wraps(func) 323 def wrapper(*args, **kwargs) -> Callable[..., Any]: --> 324 return func(*args, **kwargs) 325 326 kind = inspect.Parameter.POSITIONAL_OR_KEYWORD D:\JupyterProject\.venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in reindex(self, *args, **kwargs) 4770 kwargs.pop("axis", None) 4771 kwargs.pop("labels", None) -> 4772 return super().reindex(**kwargs) 4773 4774 @deprecate_nonkeyword_arguments(version=None, allowed_args=["self", "labels"]) D:\JupyterProject\.venv\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in reindex(self, *args, **kwargs) 4817 # perform the reindex on the axes 4818 return self._reindex_axes( -> 4819 axes, level, limit, tolerance, method, fill_value, copy 4820 ).__finalize__(self, method="reindex") 4821 D:\JupyterProject\.venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in _reindex_axes(self, axes, level, limit, tolerance, method, fill_value, copy) 4590 if columns is not None: 4591 frame = frame._reindex_columns( -> 4592 columns, method, copy, level, fill_value, limit, tolerance 4593 ) 4594 D:\JupyterProject\.venv\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in _reindex_columns(self, new_columns, method, copy, level, fill_value, limit, tolerance) 4632 ): 4633 new_columns, indexer = self.columns.reindex( -> 4634 new_columns, method=method, level=level, limit=limit, tolerance=tolerance 4635 ) 4636 return self._reindex_with_indexers( D:\JupyterProject\.venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\multi.py in reindex(self, target, method, level, limit, tolerance) 2522 ) 2523 else: -> 2524 raise ValueError("cannot handle a non-unique multi-index!") 2525 2526 if not isinstance(target, MultiIndex): ValueError: cannot handle a non-unique multi-index!
最新发布
09-29
ValueError: cannot handle a non-unique multi-index! ``` 这次发生在这一行： ```python expr_t['PATIENT_ID'] = expr_t['SAMPLE_ID'].apply(extract_patient_id) ``` --- ## ✅ 根本原因 尽管我们调用了 `....
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zheng_ruiguo的专栏
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A new data structure for efficient similarity search in very large datasets of high-dimensional vectors is introduced. This structure called the inverted multi-index generalizes the inverted index idea by replacing the standard quantization within inverted indices with product quantization. For very similar retrieval complexity and pre-processing time, inverted multi-indices achieve a much denser subdivision of the search space compared to inverted indices, while retaining their memory efficiency. Our experiments with large datasets of SIFT and GIST vectors demonstrate that because of the denser subdivision, inverted multi-indices are able to return much shorter candidate lists with higher recall. Augmented with a suitable reranking procedure, multi-indices were able to significantly improve the speed of approximate nearest neighbor search on the dataset of 1 billion SIFT vectors compared to the best previously published systems, while achieving better recall and incurring only few percent of memory overhead.
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