pd.concat合并DataFrame报InvalidIndexError错误是什么原因？

该报错的核心触发条件是参与合并的DataFrame存在包含重复值的Index对象（包括行索引、列索引两类）。你给出的示例代码在标准pandas环境下可正常运行，说明你实际使用的df1或df2存在以下两类隐藏问题：

• 你误判了行索引的唯一性，实际至少一个DataFrame的行索引存在重复值，可执行以下代码验证：

# 分别检查两个DataFrame的行索引是否存在重复
print(df1.index.has_duplicates)
print(df2.index.has_duplicates)

• 你忽略了列索引的重复问题，至少一个DataFrame的列名存在重复值，可执行以下代码验证：

# 分别检查两个DataFrame的列索引是否存在重复
print(df1.columns.has_duplicates)
print(df2.columns.has_duplicates)

• 如果是行索引重复导致的报错，且不需要保留原有行索引，合并时添加ignore_index=True参数即可：

df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

如果需要保留原有行索引，先对存在重复行索引的DataFrame做索引去重、重命名处理后再执行合并。

• 如果是列索引重复导致的报错，先对重复列名进行重命名，保证每个DataFrame的列名唯一后再合并即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MichKats