为什么pandas创建pivot_table数据透视表时decimal类型无法正常工作？

问题原因 #

• pandas.pivot_table默认使用numpy.mean作为聚合函数，而numpy.mean不支持Python标准库的decimal.Decimal类型，计算时会直接跳过该列。
• Decimal类型存入DataFrame时，列的dtype会被识别为object类型，pivot_table默认筛选数值类型列作为计算值的规则也会跳过该列，即便手动指定values='C'，因为默认聚合函数无法处理该类型，最终返回无有效列的空DataFrame。

解决方案 #

手动指定支持Decimal类型的聚合函数即可，示例如下：

import pandas
import decimal

b = pandas.DataFrame({
    'A': ['a', 'b', 'a'],
    'B': ['one', 'two', 'three'],
    'C': [decimal.Decimal('22.3'), decimal.Decimal('34.0'), decimal.Decimal('12.3')]
})

# 指定aggfunc为可处理Decimal类型的函数，比如sum、len或者自定义聚合函数
res = pandas.pivot_table(b, values='C', index='A', columns='B', aggfunc=sum)
print(res)

运行后输出结果和使用float类型的示例一致：

B   one three   two
A                  
a  22.3  12.3   NaN
b   NaN   NaN  34.0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vivek