Pandas: ピボットテーブルの nan 値をゼロに置き換える方法

pandas のfill_value引数を使用して、ピボット テーブルの NaN 値をゼロに置き換えることができます。

これを行うには、次の基本構文を使用できます。

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

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: ピボット テーブルの NaN 値をゼロに置き換えます

さまざまなバスケットボール選手に関する情報を含む次のパンダ データフレームがあるとします。

 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

次のコードを使用して、DataFrame 内の各チームとポジションの平均ポイント値を示すピボット テーブルをパンダで作成できます。

 #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

元のデータフレームではチーム B にCまたはGポジションを持つ選手がいないため、ピボット テーブルに 2 つの NaN 値があることに注意してください。そのため、ピボット テーブルではこれら 2 つのポジションに NaN 値が含まれます。

ピボット テーブルでこれらの NaN 値をゼロで埋めるには、 fill_value引数を使用できます。

 #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

前のピボット テーブルの各 NaN 値にはゼロが埋め込まれていることに注意してください。

注: pandas pivot_table()関数の完全なドキュメントはここで見つけることができます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

パンダ: DataFrame を長いものから広いものに再形成する方法
パンダ: DataFrame を幅広から長さに変更する方法
パンダ: 複数の列をグループ化して集計する方法