绕过熊猫链接错误“Reindexing只适用于唯一有价值的索引对象”

Question

我有3个数据帧包括来自同一组的信息，现在我试图concate这些数据框由他们的组，​​作为组名，但因为df1包含的索引不是唯一的，因此我无法使用concate这些索引。有什么办法可以绕过吗？

样品输入DF的：

df1: 
group  A  B 
cat  1  0 
cat  2  7 
cat  5  5 
dog  0.4  1 
dog  2  4 
dog  8  7 
seal  7  5 
seal  1  8 
seal  7  9 

df2: 
group  C  D 
cat  1  3 
seal  0  5  
dog  3  4 

df3: 
group  E  F 
cat  1  5 
dog  0  3 
seal  5  9 

想。OUPUTS：

group  A  B  C  D  E  F 
cat  1  0  1  3  1  5 
cat  2  7  1  3  1  5 
cat  5  5  1  3  1  5 
dog  0.4  1  3  4  0  3 
dog  2  4  3  4  0  3 
dog  8  7  3  4  0  3 
seal  7  5  0  5  5  9 
seal  1  8  0  5  5  9 
seal  7  9  0  5  5  9 

我的代码：

df1 = pd.read(file).set_index('group') 
df2 = pd.read(file).set_index('group') 
df3 = pd.read(file).set_index('group') 

all_data = pd.concate(df1, df2, df3, axis = 1).reset_index() 

错误：

pandas.core.indexes.base.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects 

谢谢！

Answer 1

我认为你可以使用的df2concat和df3第一，如果相同的尺寸，然后join：

df = pd.concat([df2.set_index('group'), df3.set_index('group')], axis = 1) 
all_data = df1.join(df, on='group') 
print (all_data) 
    group A B C D E F 
0 cat 1.0 0 1 3 1 5 
1 cat 2.0 7 1 3 1 5 
2 cat 5.0 5 1 3 1 5 
3 dog 0.4 1 3 4 0 3 
4 dog 2.0 4 3 4 0 3 
5 dog 8.0 7 3 4 0 3 
6 seal 7.0 5 0 5 5 9 
7 seal 1.0 8 0 5 5 9 
8 seal 7.0 9 0 5 5 9 

也可以使用参数index_col在read_csv代替set_index：

df1 = pd.read(file) 
df2 = pd.read(file, index_col='group') 
df3 = pd.read(file, index_col='group') 

df = pd.concat([df2, df3], axis = 1) 
all_data = df1.join(df, on='group')