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python - .drop 和非唯一索引的 Python pandas 问题

问题描述

我有一个 pandas DataFrame，比如说df，我正在尝试通过索引删除某些行。具体来说：

myindex = df[df.column2 != myvalue].index
df.drop(myindex, inplace = True)

这对于大多数 DataFrame 来说似乎工作得很好，但是奇怪的事情似乎发生在一个 DataFrame 上，我得到一个非唯一索引myindex（我不太清楚为什么，因为 DataFrame 没有重复的行）。更准确地说，删除的值比索引中的值多得多（在极端情况下，我实际上删除了所有行，即使有几百行column2has myvalue）。仅提取唯一值（myindex.unique()并使用唯一索引删除行也无济于事。同时，

df = df[df.column2 != myvalue]

就像我想要的那样工作。我宁愿使用 inplace drop 但是更重要的是我想了解为什么结果与直接分配和使用索引的 drop 方法不同。

不幸的是，我无法提供数据，因为这些数据无法发布，而且由于我不确定到底出了什么问题，我也无法模拟它们。但是，我怀疑它可能与myindex非唯一性有关（这也让我感到困惑，因为其中没有重复的行，df但很可能是我误解了索引的创建方式）。

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

如果您的索引中有重复的值，那么在执行 reset_index 之前可能会有所帮助。这会将您当前的索引设置为一列，并添加一个新的顺序索引（具有唯一值）。

df = df.reset_index()

两种方法不同的原因是，在一种情况下，您传递了一系列布尔值，这些布尔值表示要保留的行和要删除的行（索引值在这里不相关）。在 drop 的情况下，您传递的是索引值列表（映射到多个位置）。

最后，要检查你的索引是否有重复，你不应该检查重复的行。只需这样做：

df.index.has_duplicates

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