《利用Python进行数据分析》第二章pivot_table报错问题

最新推荐文章于 2024-04-16 11:53:02 发布

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#python #数据分析 #pivot #rows #cols

在学习《利用Python进行数据分析》第二章时遇到pivot_table使用问题，原代码使用'rows'和'cols'导致错误。通过查阅资料，将'rows'替换为'index'，'cols'更正为'columns'，成功解决了问题，得到了正确的全美婴儿姓名数据处理结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

学习《利用Python进行数据分析》第二章的时候，处理1880-2010年间全美婴儿姓名数据，有句代码总是报错：

total_births=names.pivot_table('births',rows='year',cols='sex',aggfunc=sum)

报错信息如下：

Traceback (most recent call last):


  File "<ipython-input-75-8bbcd2a6b8ca>", line 1, in <module>
    total_births=names.p

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Pandas 数据重塑：pivot_melt_stack_unstack详解

AI天才研究院

06-20

362

数据重塑（Data Reshaping）是数据分析的“前菜”：原始数据像一堆散乱的积木，需要先调整结构才能拼出漂亮的模型。pivot（透视）、melt（融化）、stack（堆叠）、unstack（展开），覆盖它们的原理、参数、实战案例及对比。本文从生活案例引入概念，逐步拆解每个函数的核心逻辑，通过代码实战演示具体用法，最后总结适用场景与常见问题。pivot：长表→宽表（行/列/值三参数）。melt：宽表→长表（保留列/融化列/变量名/值名四参数）。stack：列索引→行索引（生成双层行索引）。

利用Python进行数据分析 中的问题与解决方案汇总

chenxi3170的博客

10-15

3281

1.学习《利用Python进行数据分析》第二章的时候，处理1880-2010年间全美婴儿姓名数据，有句代码总是报错： total_births = names.pivot_table('births', rows='year', cl=ols = 'sex', aggfunc = sum)报错信息如下：TypeError: pivot_table() got an unexpected keyw

3 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

python pandas 模块 pivot_table 函数的使用，比Excel透视更强大

YmeBtc的博客

09-26

1144

每天一点点，记录工作中实操可行 pandas melt 模块的使用 mac系统找到文件路径及复制到你的代码中 python pandas 模块 pivot_table 函数的使用，比Excel透视更强大 pivot_table 语法函数参数如下： pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc=‘mean’,fill...

python做数据透视表_Pandas透视表（pivot_table）详解

weixin_39942335的博客

11-29

976

介绍也许大多数人都有在Excel中使用数据透视表的经历，其实Pandas也提供了一个类似的功能，名为pivot_table。虽然pivot_table非常有用，但是我发现为了格式化输出我所需要的内容，经常需要记住它的使用语法。所以，本文将重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。如果你对这个概念不熟悉，wikipedia上对它做了详细的解释。顺便说一下，...

Python中pandas透视表pivot_table功能详解（非常简单易懂）

weixin_30920853的博客

07-16

2771

一文看懂pandas的透视表pivot_table 一、概述 1.1 什么是透视表？透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。或许大多数人都在Excel使用过数据透视表，也体会到它的强大功能，而在pandas中它被称作pivot_table。 1.2 为什么要使用pivot_table？灵活性高，可以随意定制你的分析计算要求脉络清晰易于理解数据操作性强，报表...

python入门——Pandas透视表(pivot_table)

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weixin_49249463的博客

10-29

2万+

透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。pivot_table是pandas中数据透视表的函数。本文简单实践一下pivot_table()函数的使用。

利用python进行数据分析_第二章_案例3_全美婴儿名字分析

暖暖树的博客

05-01

2443

In [1]: import pandas as pd data_year = {} path = 'C:\\Users\\yi&lei\\Documents\\电子书\\pydata-book-1st-edition\\pydata-book-1st-edition\\ch02\\names' for i in range(1880,2011):...

TypeError: pivot_table() got an unexpected keyword argument 'rows'

wangshuang1631的博客

07-31

5783

利用Python进行数据分析》第二章，处理MovieLens 1M数据集，有句代码总是报错：mean_rating = data.pivot_table('rating', rows='title', cols='gender', aggfunc='mean')报错信息如下：Traceback (most recent call last): File "D:\Users\wangshuang8

Python | Pandas | 透视表pivot table

MissMango0820的博客

11-20

1311

本文主要介绍使用pandas的pivot table以生成透视表

利用python进行数据分析第二章第二个例子

大鹰的天空

06-05

1665

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu May 4 17:32:45 2017 利用python进行数据分析第二章第二个例子数据下载：http://download.youkuaiyun.com/download/zdxxinlang/9671783 @author: 80002419 """ import pandas as pd impor

Python: 一文看懂pandas的透视表pivot_table

anshuai_aw1的博客

03-11

1万+

本文转载自知乎《Pandas | 一文看懂透视表pivot_table》，在原文基础上略有增删改。感谢原作者非常生动的例子。目录一、概述 1.1 什么是透视表？ 1.2 为什么要使用pivot_table？二、如何使用pivot_table 2.1 读取数据 2.2Index 2.3Values 2.4Aggfunc 2.5Columns 2.6pivot_t...

小白学 Python 数据分析（8）：Pandas 数据透视表（pivot_table）

weixin_44020984的博客

06-30

1274

前文我们介绍了数据分组，今天我们接着介绍一个和数据分组很相似的内容，是数据透视表，从名字上来看是不是感觉没半毛钱关系，实际不然，数据分组是从一维（行）的角度上对数据进行了拆分，如果我们想从二维的角度上（行和列）同时对数据进行拆分呢？这就需要用到我们今天的主角，数据透视表了。...

Python -- Pandas: pivot_table用法

math_gao的博客

11-04

2178

文章目录pivot_table用途 pivot_table用途参数

Pandas数据透视表--pivot_table

weixin_48408800的博客

01-08

5059

pandas有两个pivot_table函数,pandas.pivot_table和pandas.DataFrame.pivot_table,pandas.pivot_table 比 pandas.DataFrame.pivot_table 多了一个参数data，data就是一个dataframe，实际上这两个函数相同。pivot_table参数中最重要的四个参数 values,index,columns,aggfunc，下面通过案例介绍pivot_tabe的使用。

pd.pivot_table报错经验

qq_59157750的博客

11-15

536

同时在此问一下看到文章的大佬们，是否知道做数据透视时如何可以让python忽略字符串的那些列，只对数值型的列计算平均值。不可能每次做数据透视的时候还要把字符串那些列删除吧。当我只留下数值型的那些列之后就可以运行--->python无法对产地那一列计算平均值，因为它是字符串类型的数据。所以字符串类型的数据只能用来当index。b=pd.pivot_table(a,index=['年代']) #对根据年代进行数据透视。b=pd.pivot_table(a,index=['年代'])投票人数评分。

pandas 笔记：pivot_table 数据透视表\pivot

qq_40206371的博客

07-18

1769

columns中一个元素的结果和3.1一样，如果是多个元素，那就是。index为一列名字的效果如3.1所示，多列的话，效果如下。顺序不同，效果也不同。聚合方式，默认为求平均。

Python学习笔记—数据表的透视方法（pivot_table）

hleps的博客

04-16

1344

诸君，在与数据表进行交互时，是否也期望能更进一步，用一种快捷和简明的计算方式处理数据表，以下我们带着这个目的，共同讨论一下，Python中数据表透视函数pivot_table（）的使用方法。

python pivot_table报错keyerror

最新发布

05-27

### Python 中 `pivot_table` 导致 `KeyError` 的原因及解决方案在 Pandas 库中，`pivot_table` 是一种非常强大的工具，用于创建数据透视表并执行聚合操作。然而，在实际应用过程中可能会遇到诸如 `KeyError` 这样的错误。 #### 错误原因当调用 `pivot_table` 函数时发生 `KeyError`，通常是因为指定的列名不存在于 DataFrame 中。具体来说，如果传递给 `index`, `columns`, 或者 `values` 参数中的某个字段名称无法匹配到 DataFrame 列，则会引发此异常[^1]。例如： ```python import pandas as pd data = {'A': ['foo', 'bar', 'baz'], 'B': [1, 2, 3], 'C': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) try: result = df.pivot_table(values='D', index=['A'], columns=['B']) except KeyError as e: print(f"KeyError occurred: {e}") ``` 在这个例子中，“D”并不属于原始DataFrame的一部分，因此尝试将其作为数值字段处理就会抛出一个键错误(KeyError)[^1]。 #### 解决方案为了防止此类问题的发生，可以采取以下几个措施来验证输入的数据是否正确无误： 1. **确认列存在**: 在运行之前先打印或者检查一下要使用的那些特定列是否存在以及它们的内容是什么样子。 ```python print(df.columns.tolist()) ``` 2. **标准化列名**: 如果导入外部文件比如CSV等可能存在多余空白字符或者其他不一致情况影响识别度的话，可以通过strip方法去除首尾空格统一命名规则后再继续下一步骤计算过程[^2]. ```python df.rename(columns=lambda x:x.strip(), inplace=True) ``` 3. **测试子集**: 对整个大型表格做预览版的小规模试验可以帮助发现潜在隐患而无需等待全部完成之后才发现失败之处[^3]. 4. **使用 try-except 结构捕获异常**, 并给出更友好的提示信息以便调试定位问题所在位置[^4]: ```python def safe_pivot(df, vals, idx, cols): try: return df.pivot_table(values=vals, index=[idx], columns=[cols]) except KeyError as ke: raise ValueError(f"One of the specified keys ({ke}) does not exist in dataframe.") from None res = safe_pivot(df,'C','A','B') ``` 以上这些策略都可以有效减少因误解或疏忽造成的程序崩溃风险，并提高代码健壮性和可维护性水平[^5]。 ```python def check_columns_existence(df, *args): missing_cols = set(args).difference(set(df.columns)) if len(missing_cols) > 0: raise Exception('The following required columns are missing: {}'.format(list(missing_cols))) check_columns_existence(df, 'A', 'B', 'C') result = df.pivot_table(values='C', index=['A'], columns=['B']) print(result) ```