意外的输出与熊猫pivot_tables

Question

时，我发现这种行为在熊猫我在下面这个blogpost：

df = pd.read_csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") 
df.columns = ["admit", "gre", "gpa", "prestige"] 
pd.pivot_table(df,values='admit',rows=['admit'], cols=['prestige'],aggfunc='count') 
TypeError: 'DataFrame' object is not callable 

而是，如果你指的是行和列df['admit'], df['prestige']，你会得到预期的结果：

pd.pivot_table(df,values='admit',rows=df['admit'], cols=df['prestige'],aggfunc='count') 
prestige 1 2 3 4 
admit     
0   28 97 93 55 
1   33 54 28 12 

根据文档，我应该只能使用列名或列中的列名来引用DataFrame。这是一个错误还是我错过了什么？

Answer 1

下面是创建一个数据透视表与“大小”作为凝聚功能的方法：

In [11]: df.pivot_table(rows='admit', cols='prestige', aggfunc='size') 
Out[11]: 
prestige 1 2 3 4 
admit     
0   28 97 93 55 
1   33 54 28 12