pivot_table() 到 df 没有要聚合的数字类型

Question

我有一个 df，我正试图对其进行非规范化。基本上我想更改参数值，例如，'inst-cap-c'，'cap-lo-c'等...成列。

为了做到这一点，pandas 库中目前有 2 种方法。对于他们两个，我都遇到了一些问题并且无法对这个 df 进行非规范化......

df 如下所示（为简单起见...）：

data       

   Site  Storage Commodity     parameter    value

0  Mid   Pump    Elec         inst-cap-c        0

1  Mid   Pump    Elec           cap-lo-c        0

2  Mid   Pump    Elec           cap-up-c  1.5e+15

3  Mid   Pump    Elec         inst-cap-p        0

4  Mid   Pump    Elec           cap-lo-p        0

...

52 South Pump    Elec               wacc     0.07

53 South Pump    Elec       depreciation       50

54 South Pump    Elec               init        1

55 South Pump    Elec          discharge  3.5e-06

56 South Pump    Elec           ep-ratio     None

当我尝试通过以下方式创建带有参数值的列时：

data.pivot_table(values='value',

                 index=['Site', 'Storage', 'Commodity'],

                 columns='parameter')

它只是说： *** pandas.core.base.DataError: No numeric types to aggregate

我猜这是因为 的None值ep-ratio，我不能使用NaNover None，因为它造成了其他问题。

那么我怎样才能对这个数据帧进行非规范化呢？

预期结果：

data       

   Site    Storage  Commodity  inst-cap-c  cap-lo-c cap-up-c ... ep-ratio

0  Mid     Pump     Elec                0         0  1.5e+15 ...     None

1  North   Pump     Elec                0         0  1.5e+15 ...     None

2  South   Pump     Elec                0         0  1.5e+15 ...     None

额外的：

data.set_index(['Site', 'Storage','Commodity'], append=True).unstack('parameter')

*** KeyError: 'Level parameter not found'

Answer 1

您已关闭，需要将parameter列添加到列表中，选择value之前unstack和最后使用的列reset_index以rename_axis进行数据清理：df = (data.set_index(['Site', 'Storage','Commodity','parameter'])['value']          .unstack()          .reset_index()          .rename_axis(None, axis=1))print (df)    Site Storage Commodity cap-lo-c cap-lo-p cap-up-c depreciation discharge  \0    Mid    Pump      Elec        0        0  1.5e+15          NaN       NaN   1  South    Pump      Elec      NaN      NaN      NaN           50   3.5e-06     ep-ratio init inst-cap-c inst-cap-p  wacc  0      NaN  NaN          0          0   NaN  1     None    1        NaN        NaN  0.07