Python Pandas - 数据透视表输出意外 float

Question

我有一个包含整数的数据框，但是当我旋转它时，它会创建 float ，我无法弄清楚原因:

我的数据框 (dfDis) 如下所示:

    Year    Type                                                Total
0   2006    A talk or presentation                                 34
1   2006    A magazine, newsletter or online publication           33
2   2006    A formal working group, expert panel or dialogue        2
3   2006    Scientific meeting (conference/symposium etc.)         10
4   2006    A press release, press conference or response ...       6
....

我的枢轴代码是:

dfDisB = pd.pivot_table(dfDis, index=['Year'], columns = ['Type'],fill_value=0)

出于某种原因，dfDisB 最终变成了这样(很抱歉格式化，我希望你明白要点):

    Total
Type    A broadcast e.g. TV/radio/film/podcast (other than news/press)  A formal working group, expert panel or dialogue    A magazine, newsletter or online publication    A press release, press conference or response to a media enquiry/interview  A talk or presentation  Engagement focused website, blog or social media channel    Participation in an activity, workshop or similar   Participation in an open day or visit at my research institution    Scientific meeting (conference/symposium etc.)
Year                                    
2006    1.000000    1.571429    6.125000    2.000000    3.235294    1.000000    4.222222    1.000000    5.500000
2007    0.000000    3.666667    24.500000   11.500000   32.250000   1.000000    5.250000    2.500000    28.000000
2008    0.000000    2.500000    21.333333   13.000000   38.230769   1.000000    7.909091    1.000000    37.000000

我很困惑，因为我在我的报告中旋转了一些其他数据，但我没有遇到问题。

有什么建议吗？我已将 dfDis 导出到 csv 以检查那里没有 float ，也没有，它只是整数。

谢谢

Answer 1

要了解此行为，请注意:

1. pd.pivot_table 的默认聚合方法是“均值”。
2. 3个整数的平均值往往不是整数。
3. 如果数据透视表中的任何值是float [包括NaN]，所有值系列都将转换为 float 。

下面是最小的例子。

转换为 float 触发

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 1],
                   'B': ['a', 'b', 'a', 'c', 'b', 'c', 'a', 'a'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 4]})

df = pd.pivot_table(df, index='A', columns=['B'], values='C', aggfunc='mean')

print(df)

B         a    b    c
A                    
1  2.666667  5.0  6.0
2  7.000000  2.0  4.0

转换为 float 未触发

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 1],
                   'B': ['a', 'b', 'a', 'c', 'b', 'c', 'a', 'a'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 5]})

df = pd.pivot_table(df, index='A', columns=['B'], values='C', aggfunc='mean')

print(df)

B  a  b  c
A         
1  3  5  6
2  7  2  4