PythonPivot:扩展列不起作用

我正试着扩大测量范围。 我不知道为什么它不起作用。。 有人能帮忙吗。谢谢

以下是数据集的head（）

    year    month   measure        day  Temp
0   2014    12  Max.TemperatureF    X1  64
1   2014    12  Mean.TemperatureF   X1  52
2   2014    12  Min.TemperatureF    X1  39
3   2014    12  Max.Dew.PointF      X1  46
4   2014    12  MeanDew.PointF      X1  40

守则：

df = df.pivot)table(index=['year','month','day'],columns='measure',values='Temp')

错误：

DataError: No numeric types to aggregate

用于此

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "year":  [2014]*5,
    "month": [12]*5,
    "day": [1]*5,
    "measure": ["Max.TemperatureF", "Mean.TemperatureF", "Min.TemperatureF", "Max.Dew.PointF", "Mean.Dew.PointF"],
    "Temp": [64, 52, 39, 46, 40]
})
df.head()

---

我认为

pivot

不会处理索引中的多个列。请尝试使用透视表？谢谢您的帮助。我试过了，现在出现了一个新错误：“DataError:没有要聚合的数字类型”是什么给出了

df.Temp.dtype

？有关其他解决方案，请参见此示例：）数据错误：没有要使用的数字类型aggregate@phil这意味着

Temp

列中有非数字数据。我通过将玩具示例中的一个temp更改为

“test”

复制了您的错误。我猜字段中有一个字符串，需要提前将其替换为

None

，以便将其正确表示为null/NaN。

   year  month  day            measure  Temp
0  2014     12    1   Max.TemperatureF    64
1  2014     12    1  Mean.TemperatureF    52
2  2014     12    1   Min.TemperatureF    39
3  2014     12    1     Max.Dew.PointF    46
4  2014     12    1    Mean.Dew.PointF    40

df.pivot_table(values="Temp", index=["year", "month", "day"], columns="measure")
df.head()

measure         Max.Dew.PointF  Max.TemperatureF  Mean.Dew.PointF  Mean.TemperatureF  Min.TemperatureF
year month day
2014 12    1                46                64               40                 52                39