我使用包含以下信息的电影数据集：
df.head(10)
color director_name num_critic_for_reviews duration director_facebook_likes actor_3_facebook_likes actor_2_name actor_1_facebook_likes gross genres ... num_user_for_reviews language country content_rating budget title_year actor_2_facebook_likes imdb_score aspect_ratio movie_facebook_likes
0 Color James Cameron 723.0 178.0 0.0 855.0 Joel David Moore 1000.0 760505847.0 Action|Adventure|Fantasy|Sci-Fi ... 3054.0 English USA PG-13 237000000.0 2009.0 936.0 7.9 1.78 33000
1 Color Gore Verbinski 302.0 169.0 563.0 1000.0 Orlando Bloom 40000.0 309404152.0 Action|Adventure|Fantasy ... 1238.0 English USA PG-13 300000000.0 2007.0 5000.0 7.1 2.35 0
2 Color Sam Mendes 602.0 148.0 0.0 161.0 Rory Kinnear 11000.0 200074175.0 Action|Adventure|Thriller ... 994.0 English UK PG-13 245000000.0 2015.0 393.0 6.8 2.35 85000
3 Color Christopher Nolan 813.0 164.0 22000.0 23000.0 Christian Bale 27000.0 448130642.0 Action|Thriller ... 2701.0 English USA PG-13 250000000.0 2012.0 23000.0 8.5 2.35 164000
4 NaN Doug Walker NaN NaN 131.0 NaN Rob Walker 131.0 NaN Documentary ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN 12.0 7.1 NaN 0
5 Color Andrew Stanton 462.0 132.0 475.0 530.0 Samantha Morton 640.0 73058679.0 Action|Adventure|Sci-Fi ... 738.0 English USA PG-13 263700000.0 2012.0 632.0 6.6 2.35 24000
6 Color Sam Raimi 392.0 156.0 0.0 4000.0 James Franco 24000.0 336530303.0 Action|Adventure|Romance ... 1902.0 English USA PG-13 258000000.0 2007.0 11000.0 6.2 2.35 0
7 Color Nathan Greno 324.0 100.0 15.0 284.0 Donna Murphy 799.0 200807262.0 Adventure|Animation|Comedy|Family|Fantasy|Musi... ... 387.0 English USA PG 260000000.0 2010.0 553.0 7.8 1.85 29000
8 Color Joss Whedon 635.0 141.0 0.0 19000.0 Robert Downey Jr. 26000.0 458991599.0 Action|Adventure|Sci-Fi ... 1117.0 English USA PG-13 250000000.0 2015.0 21000.0 7.5 2.35 118000
9 Color David Yates 375.0 153.0 282.0 10000.0 Daniel Radcliffe 25000.0 301956980.0 Adventure|Family|Fantasy|Mystery ... 973.0 English UK PG 250000000.0 2009.0 11000.0 7.5 2.35 10000
df.columns
Index(['color', 'director_name', 'num_critic_for_reviews', 'duration',
'director_facebook_likes', 'actor_3_facebook_likes', 'actor_2_name',
'actor_1_facebook_likes', 'gross', 'genres', 'actor_1_name',
'movie_title', 'num_voted_users', 'cast_total_facebook_likes',
'actor_3_name', 'facenumber_in_poster', 'plot_keywords',
'movie_imdb_link', 'num_user_for_reviews', 'language', 'country',
'content_rating', 'budget', 'title_year', 'actor_2_facebook_likes',
'imdb_score', 'aspect_ratio', 'movie_facebook_likes'],
dtype='object')
Screenshot of the data (Notebook format)
我想用pivot函数重塑（不聚合）这些数据。
我试图用这段代码做到这一点：
pivoted = df.pivot( index= 'movie_title' , columns= [ 'director_name' , 'imdb_score' ] )
但是我得到了这个“ValueError”：
ValueError: all arrays must be same length
当我将代码更改为：
时pivoted = df.pivot( index= 'movie_title' )
我收到此错误：
ValueError: cannot label index with a null key
这里有什么问题？
非常感谢任何帮助。
进一步解释：
ValueError Traceback（最近一次调用最后一次） in（） ----＆GT; 1 pivoted = df.pivot（index ='movie_title'，columns = ['director_name'，＆gt;'imdb_score']）
枢轴中的〜\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ frame.py（self，index，＆gt; columns，values） 4380“”“ 4381来自pandas.core.reshape.reshape导入数据透视表 - ＆GT; 4382返回pivot（self，index = index，columns = columns，values = values） 4383 4384 _shared_docs ['pivot_table'] =“”“
枢轴中的〜\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ reshape \ reshape.py（self，＆gt; index，columns，values） 378 cols = [columns] if index is None else [index，columns] 379 append = index为None - ＆GT; 380 indexed = self.set_index（cols，append = append） 381 return indexed.unstack（columns） 382否则：
set_index中的〜\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ frame.py（self，keys，＆gt; drop，append，inplace，verify_integrity） 3150 arrays.append（级别） 3151 - ＆GT; 3152 index = _ensure_index_from_sequences（数组，名称） 3153 3154 if verify_integrity而不是index.is_unique：
〜\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ indexes \ base.py in＆gt; _ensure_index_from_sequences（序列，名称） 4150返回索引（序列[0]，名称=名称） 4151其他： - ＆GT; 4152返回MultiIndex.from_arrays（序列，名称=名称） 4153 4154
from_arrays中的〜\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ indexes \ multi.py（cls，＆gt; arrays，sortorder，names） 1144对于范围内的i（1，len（数组））： 1145 if len（arrays [i]）！= len（arrays [i - 1]）： - ＆GT; 1146引发ValueError（'所有数组必须长度相同'） 1147 1148来自pandas.core.categorical import _factorize_from_iterables
ValueError：所有数组的长度必须相同