pandas pivot_table处理decimal.Decimal类型仅返回两列问题排查

这个问题是pandas 1.3.0版本的已知缺陷，和value列使用decimal.Decimal数据类型直接相关：

• pandas的pivot_table方法默认使用mean作为聚合函数，1.3.0版本的内部数值类型校验逻辑存在BUG，无法正确识别decimal.Decimal这类非numpy原生的数值类型，会将这类值判定为无效数据直接过滤，最终导致透视后的apple、banana列全部为空，仅保留索引列。
• 该缺陷在pandas 1.3.1版本更新中已经完成修复，官方优化了非原生数值类型的聚合适配逻辑，因此你升级到1.3.3版本后可以正常得到预期的透视结果。

如果临时无法升级pandas版本，可以用以下两种方法规避问题：

1. 显式指定不需要做均值计算的聚合函数，如果你当前场景下每个date+id+type组合仅对应一条记录，可以指定aggfunc='first'：

pivot_df = pd.pivot_table(df,
                          values='value',
                          index=['date', 'id'],
                          columns='type',
                          aggfunc='first').reset_index().rename_axis(None, axis=1)

2. 提前将decimal.Decimal类型的value列转换为float/int等pandas原生支持的数值类型后再执行透视。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wawawa