Python | DataFrame 合并后处理重复 index 的方法

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在合并 DataFrame 的博客的 2.1 章节中，可以看到输出结果的 index 重复了，后续所有通过 index 的操作都会受影响。

重复 index 数据示例

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import pandas as pd
df1=pd.DataFrame({'one':[1,2,3,4],
                   'two':[4,5,6,7]})
df2=pd.DataFrame({'one':[8,9,10,11],
                   'two':[12,13,14,15]})
df3=pd.concat([df1,df2])
print(df3)

输出为：

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   one  two
0    1    4
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2    3    6
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可能导致的问题

若直接按照 index 删除行数，则会同时删除多行。

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df3.drop(index=[0],inplace=True)
print(df3)

输出为：

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   one  two
1    2    5
2    3    6
3    4    7
1    9   13
2   10   14
3   11   15

可以看到，删除了两行，但是预期是只删除第一行。

解决方法

应在合并 DataFrame 后重新设置 index。

方法一

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df3=df3.reset_index(drop=True)
print(df3)

输出为：

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   one  two
0    2    5
1    3    6
2    4    7
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4   10   14
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方法二

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df5=pd.concat([df1,df2])
df5.index=range(len(df5))
print(df5)

输出为：

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   one  two
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2    3    6
3    4    7
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