使用df.groupby('Attrition').agg('mean')时遭遇NotImplementedError求助

以下是针对你遇到问题的具体排查和解决步骤：

• 先排查数据类型冲突
  报错核心是数据集中存在非数值型列（比如字符串、类别型列），agg('mean')默认会尝试对所有列计算均值，这类非数值列无法执行均值运算，进而触发错误。讲师的操作可能隐含过滤了数值列，或是使用的pandas版本会自动跳过非数值列。

  先运行以下代码查看所有列的数据类型：

  print(df.dtypes)
  

• 针对性解决方法

  1. 指定仅对数值列计算均值
     在agg中添加numeric_only=True参数，明确只处理数值型列，这是最直接的修复方式：

     df.groupby('Attrition').agg('mean', numeric_only=True)
     

     或者先筛选出数值列再分组计算：

     numeric_cols = df.select_dtypes(include=['int64', 'float64'])
     numeric_cols.groupby(df['Attrition']).mean()
     

  2. 检查数据集版本差异
     确认你下载的数据集和讲师使用的是否一致：比如某些列的类型是否被误修改（比如Attrition列被转为数值型，或是新增了非数值列）。可以重新导入原始数据集再测试。

  3. 兼容pandas版本行为差异
     不同pandas版本对agg('mean')的默认处理逻辑有变化：旧版本会自动跳过非数值列，而新版本（如pandas 2.0+）默认numeric_only=False，会尝试对所有列计算导致报错。上述添加numeric_only=True的方法可以兼容新老版本。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Blank IsMissing