数据透视表代码适用于 Google collab，但不适用于 jupyter 笔记本

Question

我在 google colab 上运行此代码：

df.pivot_table(index='sex',columns='smoker')

我得到一个输出

    size    tip total_bill
smoker  Yes No  Yes No  Yes No
sex                     
Male    2.500000    2.711340    3.051167    3.113402    22.284500   19.791237
Female  2.242424    2.592593    2.931515    2.773519    17.977879   18.105185

但是当我在 anaconda jupyter 笔记本中运行它时，我收到此错误：

Categorical' with dtype category does not support reduction 'mean'

这是 colab 中的输出

Answer 1

分类变量通常用于表示定性数据，在这种情况下计算平均值没有意义。平均值是集中趋势的度量，仅适用于数值数据。

如果您想对分类数据进行计算，您可能需要先将其转换为数字格式。根据您的具体用例，您可以将类别编码为数值或执行适合分类数据的其他操作。 编码分类数据：根据数据的性质，使用 one-hot 编码、标签编码或序数编码等技术将分类数据转换为数字格式。

执行计算：将分类数据编码为数值后，您可以执行所需的计算，例如计算平均值、中位数等。