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

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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

python pandas pivot-table
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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。

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