質問: 'sum') #降順に並び替え df_pivot=df_pivot.sort_values(by="earnings",ascending=False) #CSVに出力 df_pivot.to_csv('pivot.csv') ``` ### 補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど) Python 3.5.1 Mac OS10.11.6 MacBook Pro (Retina, 13-inch, Late 2013) 2.6 GHz Intel Core i5 メモリ 8 GB 1600 MHz DDR3
回答: * pandas には to_numeric という便利な関数があるので、それを使ってみるのはどうでしょうか。 * erros="coerce" を オプションにしていると型違いのデータは「NaN」扱いになります。 * その後さらに、dropna で NaN扱いのレコードを削除すれば、最終的にpivot_tableで集計する行数も減るので早くなりそうな気がします。 ``` # (1) NULL行削除 df = df.dropna() # (2) earnings を to_numeric 数値化する、型違いは NaN になる df.earnings = pd.to_numeric(df.earnings, errors='coerce') # (3) NULL行を削除 df = df.dropna() ```