Pandas: so ersetzen sie nan-werte in der pivot-tabelle durch nullen

Sie können das Argument fill_value in Pandas verwenden, um NaN-Werte in einer Pivot-Tabelle durch Nullen zu ersetzen.

Dazu können Sie die folgende grundlegende Syntax verwenden:

 p.d. pivot_table (df, values=' col1 ', index=' col2 ', columns=' col3 ', fill_value= 0 )

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Ersetzen Sie NaN-Werte in der Pivot-Tabelle durch Nullen

Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen über verschiedene Basketballspieler enthält:

 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

Mit dem folgenden Code können wir in Pandas eine Pivot-Tabelle erstellen, die den durchschnittlichen Punktwert für jedes Team und jede Position im DataFrame anzeigt:

 #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

Beachten Sie, dass die Pivot-Tabelle zwei NaN-Werte enthält, da im ursprünglichen DataFrame kein Spieler eine C- oder G- Position in Team B hat, sodass diese beiden Positionen NaN-Werte in der Pivot-Tabelle haben.

Um diese NaN-Werte in der Pivot-Tabelle mit Nullen zu füllen, können wir das Argument fill_value verwenden:

 #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

Beachten Sie, dass jeder der NaN-Werte in der vorherigen Pivot-Tabelle mit Nullen aufgefüllt wurde.

Hinweis : Die vollständige Dokumentation der Pandas- Pivot_table() -Funktion finden Sie hier .

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere gängige Vorgänge in Pandas ausgeführt werden:

Pandas: So formen Sie den DataFrame von lang zu breit um
Pandas: So formen Sie den DataFrame von breit nach lang um
Pandas: So gruppieren und aggregieren Sie über mehrere Spalten hinweg