《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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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
06-20 351
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
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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
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pivot_table() got an unexpected keyword argument 'rows'
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09-14 1265
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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
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TypeError: pivot_table() got an unexpected keyword argument 'rows'
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07-31 5782
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10-15 3279
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pd.pivot_table报错经验
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11-15 534
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
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03-23 3892
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
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记录下pandas的pivot_table（）制作数据透视表遇到的几个坑
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十个Python程序员易犯的错误(九)
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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
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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。
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### 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...
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