我有一個 df，我正試圖對其進行非規范化。基本上我想更改參數值，例如，'inst-cap-c'，'cap-lo-c'等...成列。為了做到這一點，pandas 庫中目前有 2 種方法。對于他們兩個，我都遇到了一些問題并且無法對這個 df 進行非規范化......df 如下所示（為簡單起見...）：data          Site  Storage Commodity     parameter    value0  Mid   Pump    Elec         inst-cap-c        01  Mid   Pump    Elec           cap-lo-c        02  Mid   Pump    Elec           cap-up-c  1.5e+153  Mid   Pump    Elec         inst-cap-p        04  Mid   Pump    Elec           cap-lo-p        0...52 South Pump    Elec               wacc     0.0753 South Pump    Elec       depreciation       5054 South Pump    Elec               init        155 South Pump    Elec          discharge  3.5e-0656 South Pump    Elec           ep-ratio     None當我嘗試通過以下方式創建帶有參數值的列時：data.pivot_table(values='value',                 index=['Site', 'Storage', 'Commodity'],                 columns='parameter')它只是說： *** pandas.core.base.DataError: No numeric types to aggregate我猜這是因為 的None值ep-ratio，我不能使用NaNover None，因為它造成了其他問題。那么我怎樣才能對這個數據幀進行非規范化呢？預期結果：data          Site    Storage  Commodity  inst-cap-c  cap-lo-c cap-up-c ... ep-ratio0  Mid     Pump     Elec                0         0  1.5e+15 ...     None1  North   Pump     Elec                0         0  1.5e+15 ...     None2  South   Pump     Elec                0         0  1.5e+15 ...     None額外的：data.set_index(['Site', 'Storage','Commodity'], append=True).unstack('parameter')*** KeyError: 'Level parameter not found'