如何将含非唯一索引的Pandas DataFrame转换为唯一索引的DataFrame？

你的问题核心是DataFrame存在重复索引：总索引数远大于唯一索引数，说明大量索引值重复。当你用df['order_number'][0]查询时，Pandas会返回所有索引值为0的行，而非你预期的单行。

验证重复索引 #

先执行以下代码确认重复情况：

# 统计重复索引的数量
print(df.index.duplicated().sum())
# 查看唯一索引的总数
print(len(df.index.unique()))

解决方法 #

场景1：索引无业务意义，直接重置为默认索引 #

如果索引只是行的标识、没有实际业务含义，直接重置为连续整数索引即可彻底解决问题：

df = df.reset_index(drop=True)

重置后使用df['order_number'][0]就能精准返回第一行的对应值。

场景2：索引有业务意义，需保留但避免查询歧义 #

如果索引本身有业务价值不能删除，改用**位置索引iloc**来定位行（iloc是按行的物理位置查询，和索引值无关）：

# 取物理位置第1行的order_number列
df['order_number'].iloc[0]
# 更规范的写法
df.iloc[0]['order_number']

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sa7tama