Python Pandas groupby 意味着“没有要聚合的数字类型”错误

Question

我正在尝试从 Excel 中计算一列的平均值。 我删除了名为“TFD”的列中的所有空值和“-”，并通过选择三列来形成一个新的数据框。我想用 groupby 计算新数据帧的平均值。但是有一个名为“没有要聚合的数字类型”的错误，我不知道为什么会出现这个错误以及如何修复它。

sheet=pd.read_excel(file)
sheet_copy=sheet
sheet_copy=sheet_copy[(~sheet_copy['TFD'].isin(['-']))&(~sheet_copy['TFD'].isnull())]
sheet_copy=sheet_copy[['Participant ID','Paragraph','TFD']]
means=sheet_copy['TFD'].groupby([sheet_copy['Participant ID'],sheet_copy['Paragraph']]).mean()

Answer 1

从您上面的电子表格 sn-p 看来，您的参与者 ID 和段落列的数据类型似乎是文本格式，这让我相信它们将是您数据框中的字符串？这使我相信这正是您的问题所在，即“没有要聚合的数字类型”异常

接下来，这里有一些使用 pandas 文档中的 mean 子句进行分组的好例子：

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.core.groupby.GroupBy.mean.html

如果您手头有数据集，我会亲自尝试并提供所用代码的 sn-p。