Value_counts()在Kaggle Notebook报错但Jupyter Notebook正常的问题

核心原因 #

本地Jupyter和Kaggle的pandas版本不匹配。DataFrameGroupBy.value_counts()是pandas 1.4.0版本才新增的功能，Kaggle环境默认安装的pandas版本低于该版本，因此无法识别这个方法，而你本地环境的pandas版本满足要求，所以能正常运行。

验证版本差异 #

在两个环境分别执行以下代码，确认版本：

import pandas as pd
print(pd.__version__)

解决方案 #

方案1：升级Kaggle的pandas版本

在Kaggle Notebook的开头运行升级命令，之后重启kernel再执行你的代码：

!pip install --upgrade pandas

方案2：使用兼容低版本的替代写法

如果不想升级版本，可以改用低版本pandas支持的代码实现相同逻辑：

• 如果你是对分组后的某一列做统计：

  # 原代码示例：df.groupby('category').value_counts()
  df.groupby('category')['target_col'].value_counts()
  

• 如果需要多列统计，可以用groupby+size组合：

  df.groupby(['col1', 'col2']).size().unstack(fill_value=0)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chanel Loski