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python - pivot_table 没有要聚合的数字类型

coder 2023-08-22 原文

我想根据以下数据框制作一个数据透视表，其中包含列 sales、rep。数据透视表显示 sales 但没有 rep。当我尝试仅使用 rep 时，出现错误 DataError: No numeric types to aggregate。如何解决此问题，以便我同时看到数字字段 sales 和字段(字符串)rep

data = {'year': ['2016', '2016', '2015', '2014', '2013'],
        'country':['uk', 'usa', 'fr','fr','uk'],
        'sales': [10, 21, 20, 10,12],
        'rep': ['john', 'john', 'claire', 'kyle','kyle']
        }

print pd.DataFrame(data).pivot_table(index='country', columns='year', values=['rep','sales'])

        sales               
year     2013 2014 2015 2016
country                     
fr        NaN   10   20  NaN
uk         12  NaN  NaN   10
usa       NaN  NaN  NaN   21


print pd.DataFrame(data).pivot_table(index='country', columns='year', values=['rep'])
DataError: No numeric types to aggregate

最佳答案

您可以使用set_index 和unstack:

df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['year','country']).unstack('year')

产量

          rep                     sales                  
year     2013  2014    2015  2016  2013  2014  2015  2016
country                                                  
fr       None  kyle  claire  None   NaN  10.0  20.0   NaN
uk       kyle  None    None  john  12.0   NaN   NaN  10.0
usa      None  None    None  john   NaN   NaN   NaN  21.0

或者，将 pivot_table 与 aggfunc='first' 一起使用:

df.pivot_table(index='country', columns='year', values=['rep','sales'], aggfunc='first')

产量

          rep                     sales                  
year     2013  2014    2015  2016  2013  2014  2015  2016
country                                                  
fr       None  kyle  claire  None  None    10    20  None
uk       kyle  None    None  john    12  None  None    10
usa      None  None    None  john  None  None  None    21

使用 aggfunc='first'，每个 (country, year, rep) 或 (country, year, sales) 通过取找到的第一个值来聚合组。在您的情况下，似乎没有重复项，因此第一个值与唯一值相同。

关于python - pivot_table 没有要聚合的数字类型，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39229005/

pivot_tablepythoncode39Nonepandas

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