DataError：没有要聚合的数字类型答案

【问题标题】：DataError: No numeric types to aggregateDataError：没有要聚合的数字类型
【发布时间】：2021-09-22 03:39:06
【问题描述】：

我将按性别描述男性和女性群体，以可视化每个值的流失率（1-保留率）。

我的输出

df_data.groupby(by='gender')['Churn'].mean()



error
---------------------------------------------------------------------------
DataError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-46-75992efc6958> in <module>()
----> 1 df_data.groupby(by='gender')['Churn'].mean()

1 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pandas/core/groupby/groupby.py in mean(self, numeric_only)
   1396             "mean",
   1397             alt=lambda x, axis: Series(x).mean(numeric_only=numeric_only),
-> 1398             numeric_only=numeric_only,
   1399         )
   1400 

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pandas/core/groupby/groupby.py in _cython_agg_general(self, how, alt, numeric_only, min_count)
   1051 
   1052         if len(output) == 0:
-> 1053             raise DataError("No numeric types to aggregate")
   1054 
   1055         return self._wrap_aggregated_output(output, index=self.grouper.result_index)

DataError: No numeric types to aggregate

【问题讨论】：

请勿在您的问题上粘贴图片。数据和错误消息都必须包含为格式化文本。

标签： python pandas dataframe pandas-groupby numeric

【解决方案1】：

您的所有列，甚至那些看起来像数字的列，都是字符串。在应用.mean() 之前，您必须将“数字”列转换为带有.astype(int) 的数字列。例如：

df.tenure = df.tenure.astype(int)

【讨论】：

【解决方案2】：

为了您的准确答案

df_data.Churn = df_data.Churn.astype(int)

【讨论】：