Pandas pivot_talbe带有边距的多个aggfunc

Question

我注意到当有多个aggfunc时我无法设置margin = True，如（“count”，“mean”，“sum”）。

它会呕吐KeyError: 'Level None not found'

这是示例代码。

df.pivot_table(values=A,index=[B,C,D],columns=E,aggfunc=("count","mean","sum"),
margins=True,margins_name="Total",fill_value=0)

更新

这是样本df：

[{'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'B'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'A'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'B'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'B'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 1, 'Team': 'A'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'A'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'A'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'B'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'B'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'B'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 1, 'Team': 'A'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'A'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 1, 'Team': 'A'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'B'}]

代码抛出错误。

df.pivot_table(values="Results",index="Game_ID",
columns="Team",aggfunc=("count","mean","sum"),margins=True)

Answer 1

我看到你正在谈论的错误。我通过使用函数调用而不是字符串名称＆＃34; count＆＃34;，＆＃34; mean＆＃34;和＆＃34; sum来解决它。＆＃34;

首先，我们从您的数据框开始：

import pandas as pd

df=pd.DataFrame([{'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'B'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'A'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'B'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'B'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 1, 'Team': 'A'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'A'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'A'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'B'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'B'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'B'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 1, 'Team': 'A'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'A'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 1, 'Team': 'A'},
 {'Game_ID': 'no.1', 'Results': 0, 'Team': 'B'}])

然后用标准库调用替换聚合函数len和numpy聚合函数。

• ＆＃34;计数＆＃34;成为len
• ＆＃34;平均＆＃34;成为np.mean
• ＆＃34;和＆＃34;成为np.sum

数据透视表由以下行组成：

import numpy as np
df.pivot_table(values="Results",
               index="Game_ID",
               columns="Team",
               aggfunc=[len,np.mean,np.sum],
               margins=True)

注意，len可能不是您想要的，但在此示例中，它给出的答案与＆＃34; count＆＃34;相同。会独自一人。例如，请查看numpy.count_nonzero。