带有 Pandas 浮点数和整数值的数据透视表

Question

大家早上好

Python 2.7.3.final.0

熊猫 0.15.1

我必须旋转多个值.... float 和 int ...但它不起作用。 下面是一些例子

import pandas as pd
import decimal
import numpy as np

data = [[decimal.Decimal('696.00'), decimal.Decimal('1876.53'), decimal.Decimal('2578.53'), 518L, 2008, 'Ala'], [decimal.Decimal('705.52'), decimal.Decimal('4534.33'), decimal.Decimal('5246.33'), 525L, 2007, 'Ala']]
headers = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
df = pd.DataFrame(data, columns=headers)

columns = ['E']
rows = ['F']
value = ['A', 'B'] # A float, B float

pivot_df = df.pivot_table(columns=columns,
                                  index=rows,
                                  values=value,
                                  margins=True,
                                  aggfunc=np.sum)

结果

          A                         B                  
E      2007    2008      All     2007     2008      All
F                                                      
Ala  705.52  696.00  1401.52  4534.33  1876.53  6410.86
All  705.52  696.00  1401.52  4534.33  1876.53  6410.86

所有权利！

value = ['A', 'D'] # A float, D int

pivot_df = df.pivot_table(columns=columns,
                                  index=rows,
                                  values=value,
                                  margins=True,
                                  aggfunc=np.sum)

结果

       D           
E   2007 2008   All
F                  
Ala  525  518  1043
All  525  518  1043

不工作.....

还有想法？

问候。

曼努埃尔

Answer 1

这可能是一种解决方法或解释，而不是答案，但 FWIW。

我怀疑您实际上不需要将任何内容存储为小数，只需要浮点数（实际上您在问题中将小数类型称为浮点数，但它们不是一回事，请尝试df.info()）。我建议首先从浮点数开始，或者转换它们：

value=['A','D']

df[value] = df[value].astype(float)

十进制类型被存储为对象。除非你真的需要这样做，否则浮动会更快更容易使用。如果你这样做是因为你想看到两位小数，只需在浮点数上使用格式，尽管 pandas 的默认格式选择通常是你想要的。如果您使用 ipython，请查看 %precision 魔法，它可以让您指定浮点数的默认格式。

现在，它工作正常：

df.pivot_table(columns=columns, index=rows,       values=value,
               margins=True,    aggfunc=np.sum)

          A                  D           
E      2007 2008      All 2007 2008   All
F                                        
Ala  705.52  696  1401.52  525  518  1043
All  705.52  696  1401.52  525  518  1043

现在，说了这么多，我认为你所做的没有任何问题，这可能是 pandas 中的一个错误。同时，我会坚持用更简单的方法（浮点数而不是小数），除非你真的有理由使用小数类型，然后问题就不会出现。