LinearAlgebra.Transpose非表格类型错误：Julia代码问题排查

错误原因 #

你遇到的ArgumentError是因为transpose(a[:,1:3])返回的是LinearAlgebra.Transpose类型，该类型不属于DataFrames.jl能直接识别的表格类型，直接传入DataFrame()构造函数会触发类型不兼容报错。

解决方案 #

有两种简单的修复方式：

方式1：将Transpose转换为普通矩阵 #

用Matrix()包裹transpose(a[:,1:3])，转换成标准矩阵类型后再构造DataFrame：

function price_zones(a::Array{Float64,2})
    # 将Transpose转为普通矩阵后构造DataFrame
    df_temp = DataFrame(Matrix(transpose(a[:,1:3])))
    v_temp = vec(convert(Array, mapcols!(count_unique, df_temp)))
    df = DataFrame(OnePriceZone = sum(v_temp .== 1),
                   TwoPriceZones = sum(v_temp .== 2),
                   ThreePriceZones = sum(v_temp .== 3))
    return df
end

方式2：用Tables.table包装Transpose对象 #

导入Tables包后，用Tables.table()将Transpose对象转换为表格兼容类型，再传入DataFrame构造函数：

using Tables

function price_zones(a::Array{Float64,2})
    # 用Tables.table包装Transpose对象
    df_temp = DataFrame(Tables.table(transpose(a[:,1:3])))
    v_temp = vec(convert(Array, mapcols!(count_unique, df_temp)))
    df = DataFrame(OnePriceZone = sum(v_temp .== 1),
                   TwoPriceZones = sum(v_temp .== 2),
                   ThreePriceZones = sum(v_temp .== 3))
    return df
end

额外优化提示 #

如果不需要保留临时DataFrame，可以简化代码，直接在mapcols!前完成类型转换：

function price_zones(a::Array{Float64,2})
    v_temp = vec(convert(Array, mapcols!(count_unique, DataFrame(Matrix(transpose(a[:,1:3]))))))
    df = DataFrame(OnePriceZone = sum(v_temp .== 1),
                   TwoPriceZones = sum(v_temp .== 2),
                   ThreePriceZones = sum(v_temp .== 3))
    return df
end

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Asham Khan