pandas.errors.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects（删除重复的列名）

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1、 需要分别查看行索引和列索引网上很多方法是重置行索引，有可能还是无法解决问题，原因是可能是列索引存在重复的情况

2、重置行索引办法

df.reset_index(drop=True, inplace=True)

3、重置列索引方法df.columns查看重复的列，然后删除重复列即可

利用pandas的concat方法报错如下 ：

Traceback (most recent call last):
  File "E:价格v1.1 .py", line 357, in 
    getAllProduct()
  File "E:价格v1.1 .py", line 120, in getAllProduct
    df3 = ji(hebing_df)
  File "E:价格v1.1 .py", line 157, in ji
    df2 = pd.concat(df_list)
  File "D:Python310libsite-packagespandasutil_decorators.py", line 311, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
  File "D:Python310libsite-packagespandascorereshapeconcat.py", line 360, in concat
    return op.get_result()
  File "D:Python310libsite-packagespandascorereshapeconcat.py", line 591, in get_result
    indexers[ax] = obj_labels.get_indexer(new_labels)
  File "D:Python310libsite-packagespandascoreindexesbase.py", line 3721, in get_indexer
    raise InvalidIndexError(self._requires_unique_msg)
pandas.errors.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects

利用pandas的concat方法可以对多个DataFrame进行快捷的堆叠，非常方便，但是在使用concat会出现“pandas.errors.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects
”的提示，翻译过来就是：使用pandas对df进行concat操作时，相应的行、列索引必须唯一

问题原因
索引由于特殊操作存在重复的情况

解决办法

1、 需要分别查看行索引和列索引
网上很多方法是重置行索引，有可能还是无法解决问题，原因是可能是列索引存在重复的情况、

2、重置行索引办法

df.reset_index(drop=True, inplace=True)
3、重置列索引方法
df.columns查看重复的列，然后删除重复列即可

import pandas as pd

df=pd.read_table(fname)

列名为：

Time, Time Relative, N2, Time, Time Relative, H2, etc...

所有时间和时间相关列都包含相同的数据。我想要：

Time, Time Relative, N2, H2

我试图删除的所有尝试，如：

df=df.T.drop_duplicates().T

导致唯一值索引错误：

Reindexing only valid with uniquely valued index objects

解决：

df = df.loc[:,~df.columns.duplicated()]

工作原理：

假设数据帧的列是['alpha','beta','alpha']

df.columns.duplicated()为每列返回一个布尔数组：aTrue或False。如果是False，那么列名在这一点上是唯一的，如果是True，那么列名在前面是重复的。例如，使用给定的示例，返回值将是[False,False,True]。

Pandas允许使用布尔值进行索引，从而只选择True值。因为我们想保留未重叠的列，所以需要翻转上面的布尔数组（即[True, True, False] = ~[False,False,True]）

最后，df.loc[:,[True,True,False]]使用上述索引功能只选择不重复的列。

注意：上面只检查列名称，不检查列值。