Pandas groupby.mean（）给我“没有数字类型聚合” - 但.sum（）有效？
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我在Python 3中使用Pandas。出于某种原因，我可以分组，然后sum（）我的数据帧：
full_data.groupby('polarity')['pos'].sum()
polarity
both 1.842
neg 5.241
neu 496.026
pos 245.105
Name: pos, dtype: float64
当我换出平均的金额，不过，我得到这个错误：
DataError: No numeric types to aggregate
你知道为什么会这样吗？我已经确认’pos’列中的每个项都是一个浮点数，运行以下代码而没有输出：
for i in full_data.loc[:,‘pos’]:
if type(i) != float:
print(‘not a float’)
谢谢你的帮助！
sum并且mean行为不同。考虑这些例子：
In [2]: df = pd.DataFrame({
‘key’: [‘a’, ‘b’, ‘b’], ‘val’: [1.2, 2.3, 3.4]})
In [3]: df.groupby(‘key’).val.sum()
Out[3]:
key
a 1.2
b 5.7
Name: val, dtype: float64
In [4]: df.groupby(‘key’).val.mean()
Out[4]:
key
a 1.20
b 2.85
Name: val, dtype: float64
In [7]: df.dtypes
Out[7]:
key object
val float64
dtype: object
现在，如果我更改val列，使其作为对象的dtype：
In [8]: df[‘val’] = df.val.astype(object)
In [9]: df.groupby(‘key’).val.mean()
–––––––––––––––––––––––––––––––––––––-
DataError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-b46b3a9673d0> in <module>()
––> 1 df.groupby(‘key’).val.mean()
~\Miniconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py in mean(self, *args, kwargs)
1304 nv.validate_groupby_func(‘mean’, args, kwargs, [‘numeric_only’])
1305 try:
-> 1306 return self._cython_agg_general(‘mean’, kwargs)
1307 except GroupByError:
1308 raise
~\Miniconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py in _cython_agg_general(self, how, alt, numeric_only, min_c
ount)
1054
1055 if len(output) == 0:
-> 1056 raise DataError(‘No numeric types to aggregate’)
1057
1058 return self._wrap_aggregated_output(output, names)
DataError: No numeric types to aggregate
In [10]: df.groupby(‘key’).val.sum()
Out[10]:
key
a 1.2
b 5.7
Name: val, dtype: float64
请注意，mean该列不再适用
列的dtype与单个单元格的dtype无关，例如：
In [12]: isinstance(df.val[0], float)
Out[12]: True
因此，请检查您的列dtype并将其转换为数字。
现在为什么设计mean和sum行为不同，因为sum应该允许对非数值数据进行操作，例如str，只要求和对该数据类型有意义。
In [14]: df[‘val’] = [‘z’, ‘y’, ‘x’]
In [15]: df.groupby(‘key’).val.sum()
Out[15]:
key
a z
b yx
Name: val, dtype: object
显然，mean没有任何意义str。因此有一个额外的try-except块为sum使其非数值算的数据。