[pandas] 다중 인덱스 할 때 _값이 숫자가 아닐 때 발생하는 오류

 

이 오류 메시지 "TypeError: agg function failed [how->mean,dtype->object]"는 일반적으로 숫자가 아닌 데이터가 포함된 열에 대해 평균과 같은 집계 작업을 수행하려고 할 때 발생합니다.

이 메시지를 해석해보면 다음과 같습니다:

 

• "agg function failed": 집계 함수(이 경우 평균)가 문제를 발견했다는 것을 나타냅니다.
• "[how->mean]": 이 부분은 평균 함수를 집계 방법으로 사용하려고 하고 있다는 것을 나타냅니다.
• "[dtype->object]": 이 부분은 집계하려는 열의 데이터 유형이 'object'인 것을 나타냅니다. 이는 일반적으로 숫자가 아닌 데이터를 의미합니다.

이 문제를 해결하려면 집계하려는 열이 숫자 데이터를 포함하는지 확인해야 합니다. 열이 숫자 데이터를 포함하지만 'object'로 인식되는 경우, 데이터 유형을 숫자 유형으로 변환한 후 집계를 수행해야 합니다. 이는 주로 Python의 pandas 라이브러리에서 astype() 또는 pd.to_numeric()과 같은 함수를 사용하여 수행할 수 있습니다.

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나

# 다중 인덱스(multi-index) 셋팅 후 해당 인덱스 기준으로 groupby하기 flight.set_index(['airline','arrival_time']).groupby(level=[0]).mean() "TypeError: agg function failed [how->mean,dtype->object]"

 

 

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이 코드는 다중 인덱스를 설정한 후 첫 번째 레벨의 인덱스를 기준으로 그룹화하여 평균을 계산하려고 합니다. 그러나 오류 메시지는 'agg function failed'와 함께 'dtype->object'라는 내용을 보여주고 있습니다. 이는 어떤 열의 데이터 유형이 'object'로 잘못 인식되어 평균 계산이 실패했다는 것을 의미합니다.

 

문제를 해결하려면 먼저 데이터 프레임의 열을 확인하여 어떤 열이 'object' 유형인지 확인해야 합니다. 평균을 계산할 수 있는 수치형 열만을 선택해야 합니다. 그런 다음 선택한 열만을 사용하여 다시 다중 인덱스를 설정한 후 평균을 계산할 수 있습니다.

 

예를 들어, 아래와 같이 수치형 열만 선택하여 평균을 계산할 수 있습니다:

 

# 수치형 열만 선택
numeric_columns = flight.select_dtypes(include=[np.number])

# 다중 인덱스 설정 후 평균 계산
flight.set_index(['airline', 'arrival_time'])[numeric_columns.columns].groupby(level=[0]).mean()

 

위 코드에서 select_dtypes() 함수를 사용하여 수치형 열만 선택하고, 이후에는 그룹화 및 평균 계산을 수행합니다.

 

⭐새롭게 알게 된 사항

위 코드에서 select_dtypes() 함수를 사용하여 np.number를 포함하는 데이터 유형(즉, 수치형 데이터)을 선택합니다. 그런 다음 선택된 수치형 열만 사용하여 다시 다중 인덱스를 설정하고 평균을 계산합니다.

 

 

 

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수정 - 작성중 

 

위 방법 좋지 않다.

mean(~~~~~)