python pandas追加数据的问题

cqwcns

我写了一个代码，功能是汇总excel表。
所以首先我按照需要的字段，创建了一个空的DataFrame。


然后循环追加表。
代码如下：

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import pandas as pd
import os
import datetime
os.system('cls')
print('hello world')
source_path = r'D:\pythonfiles\用后即评合并'
files = os.listdir(source_path)

df = pd.DataFrame(columns=['号码', 'CRM订单号', '星级', '装维工号',
                  '装维姓名', '评价时间', 'CRM订单时间', '评价时间', 'CRM订单时间', '业务类型'])

for file in files:
    this_file = source_path + '\\' + file
    print('正在读取：' + file)
    df_temp = pd.read_excel(this_file, sheet_name='开通省评价清单', usecols=[
                            '号码', 'CRM订单号', '星级', '装维工号', '装维姓名', '评价时间', 'CRM订单时间', '评价时间', 'CRM订单时间', '业务类型'])
    print(df_temp)

    df = pd.concat([df, pd.DataFrame(df_temp)], ignore_index=False)

但报错如下：
Traceback (most recent call last):
  File "d:\OneDrive\code\python\yonghoujiping\play.py", line 19, in <module>
    df = pd.concat([df, pd.DataFrame(df_temp)], ignore_index=False)
  File "C:\Users\candyissupersweet\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 311, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\candyissupersweet\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 359, in concat
    return op.get_result()
  File "C:\Users\candyissupersweet\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 588, in get_result
    indexers[ax] = obj_labels.get_indexer(new_labels)
  File "C:\Users\candyissupersweet\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3721, in get_indexer
    raise InvalidIndexError(self._requires_unique_msg)
pandas.errors.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects

不知道是什么原因，请大佬指教，谢谢。

d8349565

第19行read excel参数里面选择headers=0删除usecol试试看
问题点报错内容翻译：重新索引仅对唯一值的索引对象有效

ligfoo

pd.read_excel函数返回结果已经是DataFrame了，在concat的时候，不用再强转了吧，报错信息是重新索引的时候发送了重复值，需要改ignore_index=True

heartblade

手机号还是打码吧

rsnodame

感觉可以不用concat，先用 append方法合并试试
append方法也比较适合放循环里，concat一次性把列表里的df合并更效率