能正常讀取外部數(shù)據(jù)表后我們開(kāi)始做分析，用慣了Excel數(shù)據(jù)透視表的我即使用python也希望能pivot table一番。
首先我抓取到的數(shù)據(jù)字段大概是這樣的：

Index(['行政區(qū)', 'pianqu', '片區(qū)', '小區(qū)', '格局', '面積', '樓層', '建成年代', '建成年', '樓體結(jié)構(gòu)', '成交時(shí)間', '成交年', '成交月', '成交金額', '平米價(jià)', '朝向', '裝修', '有無(wú)電梯'],dtype='object')

具體是

行政區(qū)    pianqu   片區(qū)       小區(qū)    格局      面積         樓層        建成年代   建成年  \
0  朝陽(yáng)  dawanglu  大望路     后現(xiàn)代城  2室1廳  107.93  低樓層(共18層)  2004年建板塔結(jié)合  2004   
1  朝陽(yáng)  dawanglu  大望路  珠江帝景伯爵山  2室1廳   90.19   頂層(共16層)    2008年建板樓  2008   
2  朝陽(yáng)  dawanglu  大望路     易構(gòu)空間  2室1廳   68.79  高樓層(共28層)    2004年建塔樓  2004   

   樓體結(jié)構(gòu)       成交時(shí)間   成交年  成交月  成交金額   平米價(jià)   朝向  裝修 有無(wú)電梯  
0  板塔結(jié)合  2018/1/11  2018    1   660  6.12  東南   精裝  有電梯  
1    板樓  2018/1/11  2018    1   790  8.76   南   精裝  有電梯  
2    塔樓   2018/1/8  2018    1   470  6.83  東北   精裝  有電梯  

想看看各個(gè)戶(hù)型在各個(gè)行政區(qū)的均價(jià)：

mean_qprice=data_file.pivot_table(values='平米價(jià)',index='行政區(qū)',columns='格局',aggfunc='mean') 
print (mean_qprice)

結(jié)果報(bào)錯(cuò)：“No numeric types to aggregate”
這就涉及到數(shù)據(jù)類(lèi)型（文本、數(shù)值、日期……）
如何得知各個(gè)字段的類(lèi)型？

data_file.dtypes

行政區(qū)        object
pianqu     object
片區(qū)         object
小區(qū)         object
格局         object
面積        float64
樓層         object
建成年代       object
建成年        object
樓體結(jié)構(gòu)       object
成交時(shí)間       object
成交年         int64
成交月         int64
成交金額        int64
平米價(jià)       object
朝向         object
裝修         object
有無(wú)電梯       object
dtype: object

“平米價(jià)”的數(shù)據(jù)類(lèi)型居然是object，不是數(shù)值當(dāng)然無(wú)法計(jì)算，需要更改數(shù)據(jù)類(lèi)型：

data_file['平米價(jià)'].astype(float)

再次檢查數(shù)據(jù)類(lèi)型：

data_file['平米價(jià)'].dtypes

output：

dtype('float64')

這就好了，再次執(zhí)行pivot就好了，試試看～
（沒(méi)有展示我的結(jié)果，因?yàn)樵磾?shù)據(jù)存在無(wú)效數(shù)據(jù)，還沒(méi)會(huì)處理，基本方案是用均值替換，且看下回分解）