Question

我有一个Pandas Dataframe。其中有很多列是ID，它是布尔，季度，它给出年份和季度（例如2016Q1）和州（例如TX，CA），所以它看起来像：

id    Quarter State
True  15Q1    AZ
False 17Q1    WY
True  14Q2    NH
False 15Q1    AZ

我正在尝试构建一个数据透视表，其中ID为值，State为索引，quarter为列。我想np.mean使用agg_func，但我得DataError: No numeric types to aggregate

当我使用count作为聚合函数时，它会正确显示。当我汇总总np.mean(df['id'])时，我得到.64，这正是我正在寻找的输出类型，除了更多聚合而不是粒度。那么为什么np.sum可以在那里工作，但是当我将它用作数据透视表中的聚合函数时呢？我该如何让它发挥作用。

我想我可以将True和False转换为1＆0和0，但我更喜欢不要，因为我实际上有很多＆＃39; id＆＃39;列我希望以这种方式聚合。

编辑：所以这是一个只会弹出我的完整数据集的问题，而不是我用作例子的玩具数据集。我玩了一些，ValueError: No objects to concatenate仍然弹出，如果我使用mean作为聚合功能在＆＃39;年＆＃39;或者＆＃39;州＆＃39;。当我尝试df['id'].describe()

时，它甚至会弹出

以前有没有人遇到这样的问题？

Answer 1

您的输出不是很清楚，但这是我认为您需要的

pd.pivot_table(df, index='State', columns='Quarter', values = 'id', aggfunc='mean')

你得到了

Quarter 14Q2    15Q1    17Q1
State           
AZ      NaN     0.5     NaN
NH      1.0     NaN     NaN
WY      NaN     NaN     0.0

您可以在pivot_table中传递参数fill_values = 0，将NaN替换为0

如何在数据透视表中将Pandas Dataframe中的布尔列聚合为百分比

1 个答案: