我正在组织多个计划的数据，其中包含计划的阶段信息，P(初步)或F(最终)。我正在使用 examples 中所示的方法在 pandas 文档中。
df1 = pd.read_excel('FilePath', sheetname = 'ForFilter')
df1
landuse_SUB_ID TYPE RECD_DATE PHASE LAND_USE CPACTIONDA
0 24 1 2000-04-07 P ROW 2000-05-04
1 24 1 2000-04-07 P NONE 2000-05-04
2 25 1 2000-08-10 P COMM 2000-09-08
3 34 1 2000-04-14 F REC 2000-04-14
4 34 1 2000-04-14 F SFD 2000-04-14
5 35 1 2000-01-20 P NONE 2000-02-02
6 42 1 2000-04-04 P SFD 2000-05-01
7 42 1 2000-12-06 P SFD 2001-01-03
8 43 1 2000-09-07 P NONE 2000-09-21
9 51 1 2000-11-10 P NONE 2000-11-28
10 53 1 2000-02-22 F SFD 2000-02-22
在使用示例中的方法(使用 like 和 regex)之后，在我看来，这些方法只能过滤索引列中的值。因此我更改了索引:
df1_filter1 = df1.set_index('PHASE')
landuse_SUB_ID TYPE RECD_DATE LAND_USE CPACTIONDA
PHASE
P 24 1 2000-04-07 ROW 2000-05-04
P 24 1 2000-04-07 NONE 2000-05-04
P 25 1 2000-08-10 COMM 2000-09-08
F 34 1 2000-04-14 REC 2000-04-14
F 34 1 2000-04-14 SFD 2000-04-14
P 35 1 2000-01-20 NONE 2000-02-02
P 42 1 2000-04-04 SFD 2000-05-01
P 42 1 2000-12-06 SFD 2001-01-03
P 43 1 2000-09-07 NONE 2000-09-21
P 51 1 2000-11-10 NONE 2000-11-28
F 53 1 2000-02-22 SFD 2000-02-22
现在数据框使用Phase作为索引，我使用like方法来过滤df1_filter1:
df1_filter1.filter(like = 'F', axis = 0)
我收到错误
"ValueError: cannot reindex from a duplicate axis"
这对我来说似乎是一个非常简单的操作，所以我只是想知道我做错了什么导致了这个错误。对于我的问题，最好的方法是什么(最少的步骤和最干净的代码)。
最佳答案
filter 可能直观上感觉像是正确的函数，但您几乎肯定应该使用 loc过滤您的数据(在上面的示例链接上，它在一个大黄色框中显示“另请参阅:loc”)。对于这个简单的示例，您还可以使用 bool 索引:
>>> df1.loc[df1['PHASE'] == 'F'] # or boolean indexing via df1[df1['PHASE'] == 'F']
landuse_SUB_ID TYPE RECD_DATE PHASE LAND_USE CPACTIONDA
3 34 1 2000-04-14 F REC 2000-04-14
4 34 1 2000-04-14 F SFD 2000-04-14
10 53 1 2000-02-22 F SFD 2000-02-22
关于python - 重置索引后无法过滤索引列中包含特定值的行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52321121/