Pandas: 피벗 테이블의 nan 값을 0으로 바꾸는 방법

pandas에서 fill_value 인수를 사용하여 피벗 테이블의 NaN 값을 0으로 바꿀 수 있습니다.

이를 위해 다음 기본 구문을 사용할 수 있습니다.

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

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: 피벗 테이블의 NaN 값을 0으로 바꾸기

다양한 농구 선수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정합니다.

 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

다음 코드를 사용하여 DataFrame의 각 팀 및 위치 에 대한 평균 점수 를 표시하는 pandas의 피벗 테이블을 만들 수 있습니다.

 #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

원래 DataFrame에서 팀 B에 C 또는 G 위치를 가진 플레이어가 없기 때문에 피벗 테이블에는 두 개의 NaN 값이 있으므로 이 두 위치는 피벗 테이블에서 NaN 값을 갖습니다.

피벗 테이블에서 이러한 NaN 값을 0으로 채우려면 fill_value 인수를 사용할 수 있습니다.

 #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

이전 피벗 테이블의 각 NaN 값은 0으로 채워져 있습니다.

참고 : 여기에서 pandasivot_table() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: DataFrame의 모양을 긴 것에서 넓은 것으로 바꾸는 방법
Pandas: DataFrame의 모양을 넓은 것에서 긴 것으로 바꾸는 방법
Pandas: 여러 열을 그룹화하고 집계하는 방법