Pandas: як замінити значення nan у зведеній таблиці на нулі

Ви можете використовувати аргумент fill_value в pandas, щоб замінити значення NaN у зведеній таблиці нулями.

Для цього ви можете використовувати такий базовий синтаксис:

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

У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.

Приклад: замініть значення NaN у зведеній таблиці нулями

Припустімо, що у нас є такий фрейм даних pandas, який містить інформацію про різних баскетболістів:

 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

Ми можемо використати наступний код, щоб створити зведену таблицю в pandas, яка показуватиме середнє значення балів для кожної команди та позиції в 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

Зауважте, що у зведеній таблиці є два значення NaN, оскільки жоден гравець не має позиції C або G у команді B в оригінальному DataFrame, тому ці дві позиції мають значення NaN у зведеній таблиці.

Щоб заповнити ці значення NaN нулями у зведеній таблиці, ми можемо використовувати аргумент 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

Зауважте, що кожне значення NaN у попередній зведеній таблиці було доповнено нулями.

Примітка . Ви можете знайти повну документацію щодо функції pandas pivot_table() тут .

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Pandas: Як змінити форму DataFrame з довгого на широкий
Pandas: Як змінити форму DataFrame із широкого на довгий
Pandas: як групувати та агрегувати в кількох стовпцях