Pandas max（）和min（）工作但是mean（）给出＆＃34;没有数字类型＆＃34; errror

Question

我在使用以下Pandas代码时遇到了一些困难：

groupby_obj = features.groupby('Feature')
print groupby_obj["Value"].max() # This works
print groupby_obj["Value"].min() # This works
print groupby_obj["Value"].mean() #This doesn't work

第三行出现以下错误：

DataError: No numeric types to aggregate

这看起来与this的错误相同，但答案并不容易理解。使用frame.astype(float)对我来说不起作用，因为有些列是字符串。我可以做features[['Value']] = features[['Value']].astype(float)但它看起来很乱（并且可能涉及不必要的复制操作）。

在实例化DataFrame时，有没有办法为某些列指定某些类型？或者是完全不同的方式来实现我想要做的事情？

Answer 1

关于min/max问题，请考虑strings。您可以使用min/max字符串（分别为小写字母，'a'和'z'），但mean字符串没有任何意义。

另外，尝试将特定列（Value）转换为float，然后进行数学运算。