Pandas- DataError：没有要聚合的数字类型

Question

我有一个包含5列的DataFrame，我需要聚合的列是字符串，并且具有NaN值。 我尝试用0替换nan值，然后将列转换为数字，但是在执行gruopby和聚合函数时仍然出现“ DataError：没有要聚合的数字类型”。

output$hist <- renderPlot({
   data  <- simulate()$data
   model <- simulate()$model
   intercept = model[["coefficients"]][["(Intercept)"]]
   intercept_g1 = model[["coefficients"]][["group1"]]
   intercept_g2 = model[["coefficients"]][["group2"]]
   ggplot(data, aes(x=response, fill=group)) + 
      geom_density(data = subset(data, group="group1"), alpha=.5) + 
      geom_density(data = subset(data, group="group2"), alpha=.5) +
      geom_density(data = subset(data, group="group3"), alpha=.5) +
      geom_vline(xintercept=intercept) +
      geom_vline(xintercept=intercept_g1) +
      geom_vline(xintercept=intercept_g2)
})

错误：

Answer 1

有2个问题，您忘记分配回去，并且如果errors ='ignore'和列中至少有一个非可写值，则它返回的列将保持不变：

pd.to_numeric(df['Profit (in millions)'], errors ='ignore')

to_numeric：

  

错误：{'ignore'，'raise'，'coerce'}，默认为'raise'

     

如果'raise'，则无效的解析将引发异常
  如果为'coerce'，则无效的解析将设置为NaN
  如果“ 忽略”，则无效的解析将返回输入

因此使用errors ='coerce'并将输出返回到列：

df['Profit (in millions)'] = pd.to_numeric(df['Profit (in millions)'], errors ='coerce')