الباندا: كيفية استبدال قيم nan في الجدول المحوري بالأصفار
يمكنك استخدام وسيطة fill_value في الباندا لاستبدال قيم NaN في الجدول المحوري بالأصفار.
للقيام بذلك، يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي:
p.d. pivot_table (df, values=' col1 ', index=' col2 ', columns=' col3 ', fill_value= 0 )
يوضح المثال التالي كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا.
مثال: استبدال قيم NaN في الجدول المحوري بالأصفار
لنفترض أن لدينا DataFrame الباندا التالية التي تحتوي على معلومات حول مختلف لاعبي كرة السلة:
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'], ' position ': ['G', 'G', 'F', 'C', 'F', 'F', 'F', 'F'], ' points ': [4, 4, 6, 8, 9, 5, 5, 12]}) #view DataFrame print (df) team position points 0 A G 4 1 A G 4 2 A F 6 3 A C 8 4 B F 9 5 B F 5 6 B F 5 7 B F 12
يمكننا استخدام الكود التالي لإنشاء جدول محوري في الباندا يُظهر متوسط قيمة النقاط لكل فريق وموضعه في DataFrame:
#create pivot table
df_pivot = pd. pivot_table (df, values=' points ', index=' team ', columns=' position ')
#view pivot table
print (df_pivot)
CFG position
team
A 8.0 6.00 4.0
B NaN 7.75 NaN
لاحظ أن هناك قيمتين لـ NaN في الجدول المحوري لأنه لا يوجد لاعب لديه المركز C أو G في الفريق B في DataFrame الأصلي، لذا فإن هذين الموضعين لهما قيم NaN في الجدول المحوري.
لملء قيم NaN هذه بالأصفار في الجدول المحوري، يمكننا استخدام وسيطة fill_value :
#create pivot table with zeros instead of NaN values
df_pivot = pd. pivot_table (df, values=' points ', index=' team ', columns=' position ',
fill_value= 0 )
#view pivot table
print (df_pivot)
CFG position
team
A 8 6.00 4
B 0 7.75 0
لاحظ أن كل قيمة من قيم NaN في الجدول المحوري السابق تمت حشوها بالأصفار.
ملاحظة : يمكنك العثور على الوثائق الكاملة لوظيفة Pandas Pivot_table() هنا .
مصادر إضافية
تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ العمليات الشائعة الأخرى في الباندا:
الباندا: كيفية إعادة تشكيل DataFrame من الطويل إلى الواسع
الباندا: كيفية إعادة تشكيل DataFrame من العرض إلى الطول
الباندا: كيفية التجميع والتجميع عبر أعمدة متعددة