pandas pivot_table运行失败是什么原因？object类型数值列求和无输出

• pivot_table数值聚合的隐式类型过滤规则
  pandas的pivot_table方法使用sum这类数值聚合函数时，会默认排除dtype非数值的列，哪怕Amount列中存储的实际是可求和的数字，只要列的类型标记为object，就会被判定为无效聚合列，最终仅返回索引，无对应聚合结果。
• count聚合不受类型限制的原因
  count聚合的逻辑是统计非空值的数量，不需要对列值做算术运算，也不会校验列的数值类型属性，所以不管Amount是object还是float类型，都能正常统计生成完整透视表。
• groupby.sum可正常运行的差异点
  groupby的sum方法没有隐式过滤非数值dtype的逻辑，只要列内的元素本身支持加法运算，就会正常执行求和。你的场景中Amount列只是dtype被标记为object，实际存储的都是可计算的数值，所以groupby.sum可以正常得到结果，再经unstack转换后就能得到和透视表一致的结构。

当你把Amount列的数据类型转为float后，pivot_table会将其识别为有效数值列，sum聚合就可以正常运行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MattiH