旋转整数数据帧时的浮点值（pandas-python）

我有一个大熊猫数据框，形状如下：

 new_id hour names values
    0   0   mark    5
    0   0   matt    4
    0   0   alex    3
    1   0   roger   2
    1   0   arthur  7
    1   1   alf     8
    2   1   ale     6
    3   1   peter   5
    3   2   tom     2
    4   2   andrew  7

我需要重塑它，所以我使用

pivot\u table（）

：

所以它变成了

        names   ale alex alf andrew arthur mark matt peter roger tom
hour    new_id                                      
0           0   0.0 3.0 0.0 0.0 0.0 5.0 4.0 0.0 0.0 0.0
            1   0.0 0.0 0.0 0.0 7.0 0.0 0.0 0.0 2.0 0.0
1           1   0.0 0.0 8.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
            2   6.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
            3   0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 5.0 0.0 0.0
2           3   0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2.0
            4   0.0 0.0 0.0 7.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
....

顺便说一句，这个小例子不能重现我的问题：在真实的数据集中，当我透视它时，我得到一些不应该存在的浮点值，因为它们是初始数据集的

值

的聚合和总和，它们都是整数。它们不仅是浮动的，而且与精确结果相差甚远

---

为什么我要得到这些浮点值？有没有更好的办法得到我想要的？我真的不想自己编写一个函数，在旋转数据帧之前正确地求和所有值，因为这应该正是

pivot\u table（）

所做的。

存在问题

NaN

s，它将所有值转换为

浮点值

s，因此如果输入数据为

整数

s，则可能的解决方案是添加参数

fill_value=0

：

dummy=dummy.pivot_table(index=['hour','new_id'],columns='name', values='values', fill_value=0)
print (dummy)
name         ale  alex  alf  andrew  arthur  mark  matt  peter  roger  tom
hour new_id                                                               
0    0         0     3    0       0       0     5     4      0      0    0
     1         0     0    0       0       7     0     0      0      2    0
1    1         0     0    8       0       0     0     0      0      0    0
     2         6     0    0       0       0     0     0      0      0    0
     3         0     0    0       0       0     0     0      5      0    0
2    3         0     0    0       0       0     0     0      0      0    2
     4         0     0    0       7       0     0     0      0      0    0

中的默认聚合函数为

mean

，因此输出中至少应有一个浮点值，因此它将所有值转换为

float

s

因此，如果将聚合函数更改为

sum

all working nice:

dummy = dummy.pivot_table(index=['hour','new_id'],
                          columns='name', 
                          values='values', 
                          fill_value=0, 
                          aggfunc='sum')

---

奇怪的是，我在示例数据集上得到了整数，但在整个数据帧上仍然得到了浮点数，我不知道为什么。@sato-什么是输入数据的

df.dtypes

？对于“values”列，它是int64，我知道，我真的不知道如何解决这个问题。我只知道它给了我完全错误的结果。在旋转数据帧之前计算总和是个好主意吗？如果是这样，我怎么能做到呢？@sato-I can get是更早的：）超级，我真的很惊讶为什么要得到它：）

dummy = dummy.pivot_table(index=['hour','new_id'],
                          columns='name', 
                          values='values', 
                          fill_value=0, 
                          aggfunc='sum')