Question

我读了许多与“pandas.core.groupby.data错误没有数字类型聚合”错误相关的问题，但是我无法找到我所面临的问题的答案。

即，我可以在我的.groupby构造上执行某些操作，例如.max()，.count() ...但.mean()，.std等操作会提高上面提到的错误。

我在其他主题中看到它可能与数据类型有关，但我正在处理int64，我认为这很好。事实上，如果我在没有分组的情况下调用它，我可以在我感兴趣的列上调用.mean()（参见下面的第二行）。

Answer 1

问题holding_time列不是数字，因此首先需要转换：

df['holding_time'] = df['holding_time'].astype(int)

或者：

df['holding_time'] = df['holding_time'].astype(float)

如果解决方案失败，因为混合值 - 带字符串的数字，需要to_numeric参数errors='coerce'才能将不可解析的值转换为NaN s：

df['holding_time'] = pd.to_numeric(df['holding_time'], errors='coerce')