पांडा: पिवट तालिका में nan मानों को शून्य से कैसे बदलें

आप पिवट तालिका में NaN मानों को शून्य से बदलने के लिए पांडा में fill_value तर्क का उपयोग कर सकते हैं।

ऐसा करने के लिए, आप निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

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

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: पिवट तालिका में NaN मानों को शून्य से बदलें

मान लीजिए कि हमारे पास निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम है जिसमें विभिन्न बास्केटबॉल खिलाड़ियों के बारे में जानकारी है:

 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

हम पांडा में एक पिवट टेबल बनाने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं जो डेटाफ़्रेम में प्रत्येक टीम और स्थिति के लिए औसत बिंदु मान दिखाता है:

 #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

ध्यान दें कि पिवट तालिका में दो NaN मान हैं क्योंकि मूल डेटाफ़्रेम में टीम B में किसी भी खिलाड़ी के पास C या G स्थिति नहीं है, इसलिए इन दो स्थितियों में पिवट तालिका में NaN मान हैं।

पिवट तालिका में इन NaN मानों को शून्य से भरने के लिए, हम fill_value तर्क का उपयोग कर सकते हैं:

 #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

ध्यान दें कि पिछली पिवट तालिका में प्रत्येक NaN मान को शून्य से जोड़ा गया है।

नोट : आप पांडा पिवोट_टेबल() फ़ंक्शन का पूरा दस्तावेज़ यहां पा सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पांडा में अन्य सामान्य ऑपरेशन कैसे करें:

पांडा: डेटाफ़्रेम को लंबे से चौड़े आकार में कैसे बदलें
पांडा: डेटाफ़्रेम को चौड़े से लंबे तक कैसे नया आकार दें
पांडा: एकाधिक स्तंभों में समूह और एकत्रीकरण कैसे करें