pivot_table() got an unexpected keyword argument 'float_format'

如果你在使用 `pivot_table()` 函数时出现了 `pivot_table() got an unexpected keyword argument 'float_format'` 的错误提示，那么可能是因为你使用的 Pandas 版本过低，该版本不支持 `float_format` 参数。

`float_format` 参数是从 Pandas 1.3.0 版本开始支持的，如果你的 Pandas 版本低于 1.3.0，那么你需要升级 Pandas 版本才能使用该参数。你可以使用如下命令升级 Pandas 版本：

pip install --upgrade pandas

如果你不能升级 Pandas 版本，那么你可以考虑使用其他方法来实现不保留小数点的功能，例如使用 `round()` 函数或者格式化字符串来实现。

相关问题

pandas pivot和pivot_table

pandas中的pivot和pivot_table函数都用于在数据框中进行数据重塑和透视操作。

pivot函数用于将数据框按照给定的索引和列进行重塑。它的语法是:

df.pivot(index='foo', columns='bar', values='baz')

其中，index参数指定了重塑后的行索引，columns参数指定了重塑后的列索引，values参数指定了填充到新列中的值。这个函数将根据给定的索引和列，将原始数据重塑为一个新的数据框。

pivot_table函数用于对数据框进行透视操作，可以对数据进行分组汇总计算。它的语法是:

df.pivot_table(index='foo', columns='bar', values='baz')

其中，index参数指定了透视表的行索引，columns参数指定了透视表的列索引，values参数指定了用来计算的数值列。pivot_table函数会根据给定的索引和列进行分组，并对指定的值列进行汇总计算，最终生成一个新的透视表。

pandas pivot_table箱线图

Pandas 的 pivot_table 函数用于对数据进行透视表操作，并且可以利用箱线图来展示数据的分布情况。箱线图是一种统计图表，能够显示数据的中位数、上下四分位数及异常值等统计量。

首先，我们可以利用 pivot_table 函数根据需要的行和列来对数据进行汇总。然后，利用箱线图来可视化汇总后的数据，能够直观地展示数据的分布情况。

在箱线图中，箱子的顶端和底端分别代表了数据的上下四分位数，箱子内部的线代表了数据的中位数。箱子外部的点则代表了异常值。通过箱线图，我们可以清晰地看到数据的分布情况，包括数据的中位数、离群值等信息。

使用 pivot_table 函数和箱线图可以帮助我们更好地了解数据的分布情况，并且可以用于比较不同数据集之间的差异。通过将 pivot_table 与箱线图结合使用，我们可以更好地进行数据分析和可视化，从而更好地理解数据的特征和规律。这对于数据分析和决策制定都具有重要的意义。