使用pandas-groupby对大型csv文件进行排序并使用函数.mean（）

Question

我有一个很大的csv文件，其中包含3列和很多行。 看起来像这样：enter image description here

现在，我希望将ID1的所有行分组，并在C中获取其值的平均值。

我的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('file.csv', sep=";",decimal=",", index_col=0)

grouped = df.groupby(['A'])[['C']]
grouped.mean()

运行代码时出现此错误：

但是在csv文件中，我确保没有NaN和任何非数值。

对此我该怎么办？非常感谢！

  

DataError：没有要聚合的数字类型

Answer 1

该错误消息表明您的数据类型是非数字的，并且不能被聚合函数使用。使用

df.dtypes

查看您的数据类型。如果它们不是int / float，则必须对其进行转换：

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

然后执行分组方式