Pandas pivot_table给出了错误ValueError: None多次出现，请使用级别编号

Pandas pivot_table是一个用于数据透视的函数，它可以根据指定的行和列索引对数据进行重塑和聚合。当出现"ValueError: None"错误时，这通常是由于数据中存在缺失值（None）导致的。为了解决这个问题，可以使用级别编号来指定聚合函数的应用级别。

在pivot_table函数中，可以通过指定aggfunc参数来选择聚合函数。当数据中存在缺失值时，默认情况下，聚合函数将返回None，从而导致错误的出现。为了解决这个问题，可以使用级别编号来指定聚合函数的应用级别。

级别编号是指在多级索引中，每个级别的编号，从0开始递增。可以通过指定level参数来选择要应用聚合函数的级别编号。例如，如果要在第一级别的索引上应用聚合函数，可以将level参数设置为0。

下面是一个示例代码，展示了如何使用级别编号来解决"Pandas pivot_table给出了错误ValueError: None多次出现"的问题：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
    'C': [1, 2, None, 4, 5, 6],
    'D': [7, 8, 9, 10, None, 12]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table函数进行数据透视
pivot_table = df.pivot_table(index='A', columns='B', values=['C', 'D'], aggfunc='mean', fill_value=0, dropna=False, level=0)

print(pivot_table)

在上述示例代码中，我们通过设置aggfunc参数为'mean'来选择平均值作为聚合函数。同时，通过设置fill_value参数为0，将缺失值填充为0。通过设置dropna参数为False，保留缺失值的行和列。最后，通过设置level参数为0，将聚合函数应用在第一级别的索引上。

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