Python中将两个DataFrame拼接时遇到：InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects

1、遇到问题

今天接到爬取手机型号的需求，在完成初版以后执行时，发现遇到了 Reindexing 仅对唯一值的索引对象有效。中间细节省略，就摘出相关的代码：

df=pd.DataFrame(columns=['手机model','手机机型','手机全称','手机机型'])   一个字典中插入了相关数据：
phone_mapping_model = {}
phone_mapping_model['手机model'] = "1"
phone_mapping_model['手机全称'] = "2"
phone_mapping_model['手机品牌'] = "3"
phone_mapping_model['手机机型'] = "4"#将字段转为DataFrame
df1 = pd.DataFrame(phone_mapping_model, index=[0])#将两个DataFrame进行拼接
df = pd.concat([df, df1],  axis = 0)

通过Debug发现在把DataFrame（df1）拼接到最终的DataFrame（df）中时，就报错了：
pandas.errors.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects

二、排查问题

在 Stack Overflow上有大佬建议可以缓解该错误，并且不需更改数据或删除重复数据。只需使用DataFrame.reset_index创建一个新索引，我就改了试试：

df1 = pd.DataFrame(phone_mapping_model, index=[0])
df.reset_index(inplace=True, drop=True)
df = pd.concat([df, df1],  axis = 0)

还是报一样的错：

然后我将axis属性置为1看了看，可以发现不会报错了，只是每次新的手机型号在列上进行追加：

df = pd.concat([df, df1],  axis = 1)

三、问题解决

其实非常简单，把其中 df 中的列删掉就可以正常实现每次将新获取的手机机型与df进行拼接：

df=pd.DataFrame()   #df=pd.DataFrame(columns=['手机model','手机机型','手机全称','手机机型'])

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