Python 为什么在pandas.pivot\u表中只计算一个边距为True的维度的总计？

pandas.pivot_表的示例显示了为行和列计算的总计，但对于me，总计仅为行计算

我可以在此设置中使用不同的数据帧重现此行为：

Ubuntu 18.04、Python 3.6.7、Pandas 0.24.2

导入熊猫
df=1.DataFrame([
[“sec”，“2019-01”，1]，
[“sec”，“2019-02”，2]，
[“维护”，“2019-02”，1]，
[“维护”，“2019-03”，3]
])
打印（df）
#如果不以列表形式传递参数，则行为基本相同
p=df.pivot\u表(
索引=[0]，列=[1]，值=[2]，
aggfunc=“sum”，填充值=0。，
边距=真
)
印刷品（p）

输出：

       0        1  2
0    sec  2019-01  1
1    sec  2019-02  2
2  maint  2019-02  1
3  maint  2019-03  3

            2                    
1     2019-01 2019-02 2019-03 All
0                                
maint       0       1       3   4
sec         1       2       0   3
All         0       0       0   7

正如您在最后一行中看到的，聚合不应用于列（最后一行除外），值仅为0

正如许多示例所建议的，我希望

pivot\u表

能够产生以下结果：

            2                    
1     2019-01 2019-02 2019-03 All
0                                
maint       0       1       3   4
sec         1       2       0   3
All         1       3       3   7

---

我做错了什么或理解错了什么？或者这可能是一个bug？

这是pandas中的一个bug，看起来只在数字列和

margins=True

时出现。解决方法是将数字列名临时强制转换为字符串：

In [1]: import pandas as pd; pd.__version__
Out[1]: '0.24.2'

In [2]: df = pd.DataFrame([
   ...:     ["sec", "2019-01", 1],
   ...:     ["sec", "2019-02", 2],
   ...:     ["maint","2019-02", 1],
   ...:     ["maint","2019-03",3]])

In [3]: # wrong output with numeric columns
   ...: df.pivot_table(index=[0], columns=[1], values=[2],
   ...:                aggfunc="sum", fill_value=0., margins=True)
Out[3]:
            2
1     2019-01 2019-02 2019-03 All
0
maint       0       1       3   4
sec         1       2       0   3
All         0       0       0   7

In [4]: # correct output with string columns
   ...: df.columns = df.columns.map(str)
   ...: df.pivot_table(index=['0'], columns=['1'], values=['2'],
   ...:                aggfunc="sum", fill_value=0., margins=True)
Out[4]:
            2
1     2019-01 2019-02 2019-03 All
0
maint       0       1       3   4
sec         1       2       0   3
All         1       3       3   7