我想从以下数据框中创建一个透视表，其中包含列sales，rep。透视表显示的是sales，但没有rep。当我仅尝试使用rep时，我得到了错误DataError:没有要聚合的数值类型。如何解决此问题，使我同时看到数字字段sales和字段（字符串）rep
数据={'year'：['2016'，'2016'，'2015'，'2014'，'2013']，
‘国家’：[‘英国’、‘美国’、‘法国’、‘法国’、‘英国’]，
“销售”：[10,21,20,10,12]，
“代表”：[“约翰”、“约翰”、“克莱尔”、“凯尔”、“凯尔”]
}
打印pd.DataFrame（data.pivot_表（index='country'，columns='year'，value=['rep'，'sales']））
出售
2013年2014年2015年2016年
国
fr NaN 10 20 NaN
英国12南南10
美国南部21
打印pd.DataFrame（data.pivot_表（index='country'，columns='year'，values=['rep']））
DataError:没有要聚合的数字类型
您可以使用设置索引和取消堆栈：
df=pd.DataFrame（数据）
df.set_索引（['year'，'country']）。取消堆栈（'year'））
屈服
销售代表
2013年2014年2016年2014年2016年
国
fr None kyle claire None NaN 10.0 20.0 NaN
英国kyle None None john 12.0 NaN NaN 10.0
美国无约翰南21.0
或者，使用带有aggfunc='first'的pivot\u表：
df.pivot_表（index='country'，columns='year'，value='rep'，'sales']，aggfunc='first'）
屈服
销售代表
2013年2014年2016年2014年2016年
国
fr None kyle claire None None 10 20 None
英国凯尔无无约翰12无无无10
美国无约翰无21
使用aggfunc='first'，每个（国家、年份、代表）或（国家、年份、销售）
通过获取找到的第一个值对组进行聚合。在您的情况下，似乎没有重复项，因此第一个值与唯一的值相同