Pandas groupby聚合字符串列报TypeError如何解决

这个报错的触发逻辑非常直接：str.join()方法仅支持拼接字符串类型的元素，你传入的待拼接序列里存在float类型的值，就会抛出这个类型错误。
具体到你的代码场景，90%以上的概率是Initial 列存在空值NaN——pandas中空值NaN的默认类型就是float，哪怕这列其他内容全是字符串，只要混了NaN，x.unique()取到的唯一值序列里就会带float类型的NaN，传入'/'.join()时直接触发报错。剩余小概率情况是Initial 列本身就混合存储了字符串、浮点数值两类数据，没有做类型统一。
另外提醒一句：你代码里写的列名Type 、Initial 尾部都带了空格，要先确认原始DataFrame的列名确实带这个尾部空格，避免后续触发列不存在的报错。

核心修改思路是在拼接前统一处理值的类型、过滤掉会导致类型错误的空值，推荐两种可直接用的写法：

• 方案1：直接修改聚合逻辑里的lambda函数，不需要提前处理原表，兼容性最好
  把原来聚合Initial 列的lambda逻辑替换为带空值过滤、类型转换的版本即可：

  dfz = dfy.groupby('Type ').agg({
      'Initial ': lambda x: '/'.join(str(item) for item in x.dropna().unique()),
      2021: 'sum',
      2022: 'sum'
  }).reset_index()
  

  逻辑说明：x.dropna()先剔除分组内该列的空值，遍历剩余唯一值时统一转成字符串再拼接，不管列里混了什么类型的非空值，都不会触发join的类型错误。

• 方案2：如果确定列里除了空值没有其他非字符串内容，也可以提前填充空值再走原逻辑

  # 先把Initial列的空值替换为空字符串，消除float类型的NaN
  dfy['Initial '] = dfy['Initial '].fillna('')
  # 再执行原分组聚合逻辑
  dfz = dfy.groupby('Type ').agg({
      'Initial ': lambda x: '/'.join(x.unique()),
      2021: 'sum',
      2022: 'sum'
  }).reset_index()
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mr Mann