Python 熊猫：can'；不创建透视表

这是一个数据帧：

    test_num  file_num    dose  is_anneal  test_name  fail
0         10         0    0.00      False    test1       
1         10         1   10.42      False    test1       
2         10         2   34.34      False    test1       
3         10         3   57.06      False    test1       
4         10         4  103.45      False    test1       
5         10         5  200.69      False    test1       
6         10         6  300.24      False    test1     8↑
7         11         0    0.00      False    test2       
8         11         1   10.42      False    test2       
9         11         2   34.34      False    test2       
10        11         3   57.06      False    test2     2↑
11        11         4  103.45      False    test2     2↑
12        11         5  200.69      False    test2     2↑
13        11         6  300.24      False    test2  2↑,8↑

我想制作一个透视表，以便

test\u num

和

test\u name

都可以显示：

fail_data_pivot = fd.pivot(columns='dose', index=['test_num', 'test_name'], values='fail')

>>ValueError: Wrong number of items passed 14, placement implies 2

fail_data_pivot = fd.pivot_table(columns='dose', index=['test_num', 'test_name'], values='fail')

>>pandas.core.base.DataError: No numeric types to aggregate

如果我只留下了

test\u num

，那么它可以工作：

fail_data_pivot = fd.pivot(columns='dose', index='test_num', values='fail')
print(fail_data_pivot)

dose     0.00   10.42  34.34  57.06  103.45 200.69 300.24
test_num                                                 
10                                                     8↑
11                                2↑     2↑     2↑  2↑,8↑

这正是我想要的：

dose                   0.00   10.42  34.34  57.06  103.45 200.69 300.24
test_num  test_name                                               
10        test1                                                     8↑
11        test2                                2↑     2↑     2↑  2↑,8↑

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如何创建具有多个索引的透视表？

正如我所说，您可以使用

pivot\u表

df.pivot_table(columns='dose', index=['test_num', 'test_name'], values='fail',aggfunc='first')

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您应该将pivot_表与aggfunc一起使用，而不是pivot@WeNYoBen我应该使用哪个聚合函数？aggfunc='，'。join@WeNYoBen但价值观已经在改变joined@May我知道为什么您需要两个相同的键['test_num'，'test_name']？