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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/
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