Python熊猫问题与.drop和非唯一索引

Question

我有一个熊猫DataFrame，说df ，我试图通过索引删除某些行。 特别：

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

对于大多数DataFrame来说，这似乎很好用，但是对于一个DataFrame来说，我得到一个非唯一的索引myindex似乎会发生奇怪的事情（我不确定为什么，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，即使column2具有myvalue几百行，我实际上也会删除所有行）。 仅提取唯一值（ myindex.unique()并使用唯一索引删除行也无济于事。）

df = df[df.column2 != myvalue]

就像我想要的那样工作。 但是，我宁愿使用就地放置，但更重要的是，我想了解为什么直接赋值和使用索引的放置方法的结果不一样。

不幸的是，我无法提供这些数据，因为它们无法发布，并且由于我不确定到底出了什么问题，因此也无法模拟它们。 但是，我怀疑它可能与myindex不唯一有关（这也使我感到困惑，因为df中没有重复的行，但很可能是我误解了索引的创建方式）。

Answer 1

如果索引中包含重复的值，那么在执行reset_index可能会有所帮助。 这会将您的当前索引设置为列，并添加一个新的顺序索引（具有唯一值）。

df = df.reset_index()

两种方法不相同的原因是，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（此处的索引值无关）。 对于下降的情况，您要传递一个索引值列表（映射到多个位置）。

最后，要检查索引是否重复，则不应检查重复的行。 简单地说：

df.index.has_duplicates