Pandas：使用 groupby 获取每个数据类别的平均值

我有一个如下所示的数据框：

>>> df[['data','category']]
Out[47]: 
          data     category
  0       4610            2
 15       4610            2
 22       5307            7
 23       5307            7
 25       5307            7
...        ...          ...

数据和类别都是数字，所以我可以这样做：

>>> df[['data','category']].mean()
Out[48]: 
data        5894.677985
category      13.805886
dtype: float64

我正在尝试获取每个类别的平均值。它看起来很简单，但是当我这样做时：

>>> df[['data','category']].groupby('category').mean()

or

>>> df.groupby('category')['data'].mean()

它返回这样的错误：

DataError: No numeric types to aggregate

如果我将上面的两个函数替换为.count().

我做错了什么？获取每个类别的平均值的正确方法是什么？

你能做一个 df.dtypes 吗？在下面的示例中，类型是 Int，因为它工作正常。

    import pandas as pd

    ##group by 1 columns
    df = pd.DataFrame({' data': [4610, 4611, 4612, 4613], 'Category': [2, 2,    7, 7]})
    print df.groupby('Category'). mean()


    ##Mutiple columns to group by
    df1 = pd.DataFrame({' data': [4610, 4611, 4612, 4613], 'Category': [2,    2, 7, 7], 'Category2' : ['A','B','A','B']})
    key=['Category','Category2']
    print df1.groupby( key).mean()

 Category Category2       
 2        A           4610
          B           4611
 7        A           4612
          B           4613