エラーの理解:「ValueError: 重複した軸からインデックスを再作成できません」
パンダでは、「ValueError: 重複した軸からインデックスを再作成できません」 axis" は、重複した値を含む軸に沿ってデータを再インデックス付けまたは割り当てようとすると発生します。この問題は、重複したインデックス値を持つ列/行にデータを結合または割り当てるときに発生します。
例への概念の適用
提供された例では、ユーザーインデックス値「sums」を、affinity_matrix データフレーム内のすべての列の合計に設定しようとしています。ただし、affinity_matrix.columns に重複した値があり、指定されたコード スニペットには表示されないため、エラーがスローされます。
この重複した値により、列に沿ってデータを再インデックスまたは割り当てようとすると競合が発生します。軸。この問題を解決するには、このような操作を実行する前に、DataFrame 内のインデックス値が一意であることを確認する必要があります。
簡略化された例によるテスト
簡略化された例を使用してみましょう。エラーをさらに説明する例:
<code class="python">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</code>
DataFrame 'df' の行にインデックス値 'sums' がすでに存在し、同じ名前で新しいインデックス値を作成しようとすると、エラーが発生します。
結論
「ValueError: 重複した軸からインデックスを再作成できません」エラーは、DataFrame 内のインデックス値の一意性を確保するためのリマインダーとして機能します。そうしないと、インデックスの再作成やデータの割り当てなど、特定の軸に沿った操作を実行するときに問題が発生する可能性があります。
以上がPandas で「ValueError: 重複した軸からインデックスを再作成できません」エラーを処理する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonスクリプトがUNIXシステムで実行できない理由には、次のものが含まれます。1)CHMOD XYOUR_SCRIPT.PYを使用して実行権限を付与する不十分な権限。 2)shebangラインが正しくないか欠落している場合、#!/usr/bin/envpythonを使用する必要があります。 3)環境可変設定が誤っていない場合、OS.Environデバッグを印刷できます。 4)間違ったPythonバージョンを使用して、Shebangラインまたはコマンドラインでバージョンを指定できます。 5)仮想環境を使用して依存関係を分離する依存関係の問題。 6)構文エラー、python-mpy_compileyour_script.pyを使用して検出します。

Pythonアレイの使用は、リストよりも大量の数値データの処理に適しています。 1)配列を保存するメモリを保存します。2)アレイは数値的な値で動作するのが高速です。3)アレイフォースタイプの一貫性、4)アレイはCアレイと互換性がありますが、リストほど柔軟で便利ではありません。

listSareのより良い前提条件とmixdatatypes、whilearraysares優れたスナリカル計算砂の砂を大きくしたデータセット。

numpymanagesmemoryforlargearrayseffictificleusing biews、copies、andmemory-mappedfiles.1)rewsinging withotingcopying、directmodifying theoriginalArray.2)copiescanbecreatedwithcopy()methodforpreservingdata.3)Memory-MapplehandLemassiutasedatasetasedatasetasetasetasetasetasedas

listsinpythondonotrequireimportingamodule、whilearrays fromthearraymoduledoneedanimport.1)listsarebuiltin、versatile、andcanholdmixeddatypes.2)araysaremoremory-efficient-fornumerumerumerumerumerumerdatabutでき、対象となるンドベフェフサメタイプ。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

heouttemptemptostoreavure ofthewrongdatatypeinapythonarray、yure counteractypeerror.thisduetothearraymodule'sstricttypeeencultionyを使用します

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。


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