已解决ValueError: Shape of passed values is (6, 3), indices imply (4, 3)

已解决（pd.concat连接错误）ValueError: Shape of passed values is (6, 3), indices imply (4, 3)

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报错代码

粉丝群一个小伙伴想用pd.concat连接两个DataFrame对象，但是发生了报错（当时他心里瞬间凉了一大截，跑来找我求助，然后顺利帮助他解决了，顺便记录一下希望可以帮助到更多遇到这个bug不会解决的小伙伴），报错代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=list('AB'))
df1 = pd.concat([df, pd.DataFrame({"A": 20, "B": 40}, index=[0])])

...中间代码省略
pd.concat([df1, df2], axis=1)

报错信息如下所示：

ValueError: Shape of passed values is (6, 3), indices imply (4, 3)

报错翻译

报错信息翻译如下：

值错误：传递值的形状为（6，3），索引表示（4，3）

报错原因

报错原因：

主要原因是合并的多个df对象中，index有存在重复的对象，从而导致合并时，必须舍弃相应对象，但是函数本身没有这个功能，所以报错。简单来说就是df1或df2中存在重复的index，导致合并时发生逻辑冲突。小伙伴们按下面的解决方法任选其一即可！！！

解决方法

解决方法1：

# 去掉df1中重复索引
df1 = df1.loc[df1.index.drop_duplicates(keep=False),:] 

# 去掉df2中重复索引
df2 = df2.loc[df2.index.drop_duplicates(keep=False),:] 
pd.concat([df1, df2], axis=1)

解决方法2：

# reset_index：用 “以 0 开始的序列”，重置索引。drop=True 时，删除原有的索引
pd.concat([df1.reset_index(drop=True),df2], index=[0, 0])], axis=1)

总结

所以，如果存在一个对象concat 是把“索引”作为连接关键字， 用于连接的索引有重复值，就会报错。

以上是此问题报错原因的解决方法，欢迎评论区留言讨论是否能解决，如果有用欢迎点赞收藏文章谢谢支持，博主才有动力持续记录遇到的问题！！！

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