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如何修复在使用pivot_table方法时被丢弃的NaN记录？

在使用pivot_table方法时，如果出现了被丢弃的NaN记录，可以通过以下方法修复：

填充NaN值：可以使用fillna方法将NaN值填充为指定的数值或者使用前一个或后一个非NaN值进行填充。例如，使用df.fillna(0)将NaN值填充为0。
使用参数设置：在调用pivot_table方法时，可以通过设置参数来处理NaN值。常用的参数包括fill_value、dropna和margins。fill_value参数可以指定用于填充NaN值的数值；dropna参数可以设置为False，保留NaN值；margins参数可以设置为True，在结果中添加行和列的汇总。
数据清洗：在进行数据透视表操作之前，可以先对数据进行清洗，删除包含NaN值的记录或者使用其他方法进行处理，例如使用dropna方法删除包含NaN值的行。
数据转换：可以使用其他方法将NaN值转换为特定的值或者进行插值。例如，使用interpolate方法进行线性插值，使用replace方法将NaN值替换为指定的值。

需要注意的是，具体的修复方法取决于数据的特点和需求，需要根据实际情况选择合适的方法进行修复。

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腾讯云数据仓库 TencentDB for TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
腾讯云数据传输服务 Data Transmission Service（DTS）：https://cloud.tencent.com/product/dts
腾讯云数据集成服务 Data Integration（DataWorks）：https://cloud.tencent.com/product/diw
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