《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
最新推荐文章于 2024-04-16 11:53:02 发布
阅读量1.4k 收藏
点赞数
分类专栏： python 文章标签： python 数据分析 pivot
本文介绍了解决Python数据分析中使用pivot_table函数时遇到的TypeError问题，通过调整参数名称从'rows'改为'index'，'cols'改为'columns'，成功处理了1880年至2010年美国婴儿姓名数据。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

http://blog.youkuaiyun.com/Zhangjunjie789/article/details/47724813

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 “”, line 1, in
total_births=names.pivot_table(‘births’,rows=’year’,cols=’sex’,aggfunc=sum)
TypeError: pivot_table() got an unexpected keyword argument ‘rows’

查了有关资料，将rows改成index，cols写成全名”columns”:

total_births=names.pivot_table(‘births’,index=’year’,columns=’sex’,aggfunc=sum)

便可得到正确处理结果

Pandas 数据重塑：pivot_melt_stack_unstack详解
AI天才研究院
06-20 357
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）。
记录一下最近在使用pd.pivot_table时遇到的坑：pivot_table的index参数中的列，如果存在nan值，该行记录将会被不计算
weixin_43315203的博客
03-10 3259
如题。 最近在做个简易的统计脚本，思路大致描述一下： 用到的工具： mysql， selenium.webdriver pymysql，sqlalchemy，pandas，numpy mysql的建库建表部份就直接省略了： 1，毕竟与这个主题是弱关系； 2，大部份的问题都能直接从百度上，甚至直接在优快云网站里检索到； 3，关于mysql报错还是提一嘴吧，执行sql语句报错时候会有个报错数字号码（一般为4位数），可以直接按照关键词格式“数据库软件名（空格）报错数字号码”，在搜索引擎（如百度，谷歌，优快云的
《利用python进行数据挖掘》pivot_table()方法报错
aqfyy7469800的博客
09-14 439
在MovieLens 1M数据集其中一个例子，使用pivot_table()按性别计算每部电影的平均得分 1 mean_ratings = data.pivot_table('rating', rows='title', cols='gender', aggfunc='mean') 2 print mean_ratings[:5] 报错信息： Traceback (mos...
pivot_table() got an unexpected keyword argument 'rows'
LAN_Randall的博客
09-14 1265
TypeError: pivot_table() got an unexpected keyword argument 'rows' 在学习《利用Python进行数据分析》的第二章MovieLens 1M数据集时遇到了一个报错 在python3.5上的执行结果   在Python3.5的pivot_table中需要用 inedx和columns分别代表rows和cols，
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 5782
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
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 3279
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
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。
已解决：pandas.to_csv() TypeError: can only insert Interval objects and NA into an IntervalArray
swssws101的博客
03-23 3895
Python 3.9.9环境下pandas.to_csv() 在一台电脑上能正常运行，把脚本复制到另一台电脑上后，却提示： TypeError: can only insert Interval objects and NA into an IntervalArray 如下图： 开始怀疑是数据量太大，于是将DataFrame减少几列之后，果然能正常运行。 但进一步测试发现，必须删掉其中固定的某几列才行。而这几列的数据类型与其他列并无差别。 重装pandas，重装之后仍然不行。仔细查看两台电脑的
解决pivot_table() got an unexpected keyword argument ‘rows’问题
Blossom
11-16 2886
问题描述 在学习《利用Python进行数据分析》第二章的时候，在处理Movielen文件，使用pivot_table()方法时，出现上述错误。问题代码如下： # 按照性别（gender）计算每一部电影的平均得分，使用pivot_table方法 mean_ratings = data.pivot_table('rating', rows='title', cols='gender', aggf...
记录下pandas的pivot_table（）制作数据透视表遇到的几个坑
m0_55863676的博客
01-10 2930
1、如果索引中有空置，pandas不会计算该条数据，并忽视该条数据，因此可能导致数据缺失、 个人解决方法： for k in indexTable: rightTable[k].fillna('这是空值',inplace=True) 用循环填充索引的空值 2、pivot_table(index='行标签',values='求和项',aggfunc=np.sum) 求和项标签报错'Series' object has no attribute 'columns' 个人解决方案： Ta
十个Python程序员易犯的错误(九)
xiaoyaozi2020的博客
11-19 357
转自：http://www.weidianyuedu.com/ 常见错误9：未能解决Python 2与Python 3之间的差异 假设有下面这段代码： import sys def bar(i): if i == 1: raise KeyError(1) if i == 2: raise ValueError(2) def bad(): e = None try: bar(int(sys.argv[1])) except KeyError as e: print(‘key error’) except Va
pandas使用pivot_table函数构建透视表：index参数指定聚合的行索引列表（形成复合行索引、改变列表顺序则索引水平跟随变动）、values参数指定需要进行聚合的数值数据列
statistics+insight+vista+power
11-24 764
pandas使用pivot_table函数构建透视表：index参数指定聚合的行索引列表（形成复合行索引、改变列表顺序则索引水平跟随变动）、values参数指定需要进行聚合的数值数据列、aggfunc参数指定聚合函数
python实现列转行--pivot_table函数
hzp666的博客
11-30 1708
Pandas>>pivot_table()函数列转行 index：必选参数，用来指定行索引。如果用数组做行索引，数据必须等长。 columns：必选参数，用来指定列索引。 values：可选参数，用来做集合的值。默认是显示所有的值。 aggfunc：聚合函数， pivot_table后新dataframe的值都会通过aggfunc进行运算。在pivot_table会将多重值调用aggfunc函数后放在相应的位置上。默认的aggfunc函数为求平均。 fill_value：填充NA值。默认不填充
Python学习笔记—数据表的透视方法（pivot_table）
hleps的博客
04-16 1342
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...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值