{"id":3124,"date":"2023-07-19T02:44:58","date_gmt":"2023-07-19T02:44:58","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/la-tabella-pivot-panda-sostituisce-nan-con-0\/"},"modified":"2023-07-19T02:44:58","modified_gmt":"2023-07-19T02:44:58","slug":"la-tabella-pivot-panda-sostituisce-nan-con-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/la-tabella-pivot-panda-sostituisce-nan-con-0\/","title":{"rendered":"Panda: come sostituire i valori nan nella tabella pivot con zeri"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Puoi utilizzare l’argomento fill_value<\/strong> nei panda per sostituire i valori NaN in una tabella pivot con zeri.<\/span><\/p>\n

Per fare ci\u00f2, \u00e8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base:<\/span><\/p>\n

 p.d. pivot_table<\/span> (df, values=' col1<\/span> ', index=' col2<\/span> ', columns=' col3<\/span> ', fill_value= 0<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: sostituisci i valori NaN nella tabella pivot con zeri<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che contiene informazioni su vari giocatori di basket:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n                   ' position<\/span> ': ['G', 'G', 'F', 'C', 'F', 'F', 'F', 'F'],\n                   ' points<\/span> ': [4, 4, 6, 8, 9, 5, 5, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n\tteam position points\n0 A G 4\n1 A G 4\n2 A F 6\n3 A C 8\n4 B F 9\n5 B F 5\n6 B F 5\n7 B F 12<\/strong><\/pre>\n
 Possiamo utilizzare il seguente codice per creare una tabella pivot in panda che mostra il valore del punto<\/strong> medio per ciascuna squadra<\/strong> e posizione<\/strong> nel DataFrame:<\/span><\/p>\n
 #create pivot table\n<\/span>df_pivot = pd. pivot_table<\/span> (df, values=' points<\/span> ', index=' team<\/span> ', columns=' position<\/span> ')\n\n#view pivot table\n<\/span>print<\/span> (df_pivot)\n\nCFG position\nteam                    \nA 8.0 6.00 4.0\nB NaN 7.75 NaN<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Tieni presente che ci sono due valori NaN nella tabella pivot perch\u00e9 nessun giocatore ha una posizione C<\/strong> o G<\/strong> nella squadra B nel DataFrame originale, quindi queste due posizioni hanno valori NaN nella tabella pivot.<\/span><\/p>\n
 Per riempire questi valori NaN con zeri nella tabella pivot, possiamo utilizzare l’argomento fill_value<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #create pivot table with zeros instead of NaN values\n<\/span>df_pivot = pd. pivot_table<\/span> (df, values=' points<\/span> ', index=' team<\/span> ', columns=' position<\/span> ',\n                          fill_value= 0<\/span> )\n\n#view pivot table\n<\/span>print<\/span> (df_pivot)\n\nCFG position\nteam                \nA 8 6.00 4\nB 0 7.75 0<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Si noti che ciascuno dei valori NaN nella tabella pivot precedente \u00e8 stato riempito con zeri.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa della funzione panda pivot_table()<\/strong> qui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
 I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n
 Panda: come rimodellare il DataFrame da lungo a largo<\/a>
 Panda: come rimodellare il DataFrame da largo a lungo<\/a>
 Panda: come raggruppare e aggregare su pi\u00f9 colonne<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Puoi utilizzare l’argomento fill_value nei panda per sostituire i valori NaN in una tabella pivot con zeri. Per fare ci\u00f2, \u00e8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base: p.d. pivot_table (df, values=’ col1 ‘, index=’ col2 ‘, columns=’ col3 ‘, fill_value= 0 ) L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica. 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