Pandas: como substituir valores nan na tabela dinâmica por zeros

Você pode usar o argumento fill_value no pandas para substituir valores NaN em uma tabela dinâmica por zeros.

Para fazer isso, você pode usar a seguinte sintaxe básica:

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

O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na prática.

Exemplo: Substitua os valores NaN na tabela dinâmica por zeros

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas que contém informações sobre vários jogadores de basquete:

 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

Podemos usar o código a seguir para criar uma tabela dinâmica no pandas que mostra o valor médio de pontos para cada equipe e posição no 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

Observe que existem dois valores NaN na tabela dinâmica porque nenhum jogador possui uma posição C ou G no time B no DataFrame original, portanto, essas duas posições possuem valores NaN na tabela dinâmica.

Para preencher esses valores NaN com zeros na tabela dinâmica, podemos usar o argumento 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

Observe que cada um dos valores NaN na tabela dinâmica anterior foi preenchido com zeros.

Nota : Você pode encontrar a documentação completa da função pivot_table() do pandas aqui .

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Pandas: Como remodelar o DataFrame de longo para largo
Pandas: Como remodelar o DataFrame de largo para longo
Pandas: como agrupar e agregar em várias colunas