Pandas: cara mengganti nilai nan di tabel pivot dengan nol

Anda dapat menggunakan argumen fill_value di panda untuk mengganti nilai NaN di tabel pivot dengan nol.

Untuk melakukannya, Anda dapat menggunakan sintaks dasar berikut:

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

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya.

Contoh: Ganti nilai NaN di tabel pivot dengan angka nol

Misalkan kita memiliki pandas DataFrame berikut yang berisi informasi tentang berbagai pemain bola basket:

 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

Kita dapat menggunakan kode berikut untuk membuat tabel pivot di panda yang menunjukkan nilai poin rata-rata untuk setiap tim dan posisi di 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

Perhatikan bahwa ada dua nilai NaN di tabel pivot karena tidak ada pemain yang memiliki posisi C atau G di tim B di DataFrame asli, jadi kedua posisi ini memiliki nilai NaN di tabel pivot.

Untuk mengisi nilai NaN ini dengan angka nol di tabel pivot, kita dapat menggunakan argumen 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

Perhatikan bahwa setiap nilai NaN pada tabel pivot sebelumnya telah diisi dengan angka nol.

Catatan : Anda dapat menemukan dokumentasi lengkap fungsi pandas pivot_table() di sini .

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya di panda:

Pandas: Cara membentuk ulang DataFrame dari panjang ke lebar
Pandas: Cara membentuk ulang DataFrame dari lebar ke panjang
Pandas: cara mengelompokkan dan menggabungkan beberapa kolom