如何在pandas数据透视表中创建仅包含已填充列的匹配值的新列？

在pandas数据透视表中，可以使用pivot_table函数来创建数据透视表。要创建仅包含已填充列的匹配值的新列，可以使用fillna函数来填充缺失值，并使用apply函数来创建新列。

下面是一个完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用pivot_table函数来创建数据透视表。要创建仅包含已填充列的匹配值的新列，可以使用fillna函数来填充缺失值，并使用apply函数来创建新列。

首先，使用pivot_table函数创建数据透视表。该函数的参数包括data（要进行透视的数据）、index（用于分组的列）、columns（用于创建列的列）、values（要聚合的列）等。

例如，我们有一个名为df的DataFrame，包含了以下数据：

   Name  Category  Value
0   A    Category1   10
1   B    Category2   20
2   C    Category1   NaN
3   D    Category2   30

我们可以使用以下代码创建一个简单的数据透视表：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                   'Category': ['Category1', 'Category2', 'Category1', 'Category2'],
                   'Value': [10, 20, None, 30]})

pivot_table = pd.pivot_table(df, index='Name', columns='Category', values='Value')

这将创建一个数据透视表，其中行是Name列的唯一值，列是Category列的唯一值，值是Value列的聚合结果。在这个例子中，数据透视表如下所示：

Category  Category1  Category2
Name
A              10.0        NaN
B               NaN       20.0
C               NaN        NaN
D               NaN       30.0

接下来，我们可以使用fillna函数填充缺失值。例如，我们可以使用0来填充缺失值：

pivot_table_filled = pivot_table.fillna(0)

这将创建一个新的数据透视表pivot_table_filled，其中缺失值被填充为0：

Category  Category1  Category2
Name
A              10.0        0.0
B               0.0       20.0
C               0.0        0.0
D               0.0       30.0

最后，我们可以使用apply函数创建一个新列，该列只包含已填充列的匹配值。例如，我们可以创建一个新列Matched，其中只包含已填充列的匹配值：

pivot_table_filled['Matched'] = pivot_table_filled.apply(lambda row: row[row != 0].index[0], axis=1)

这将创建一个新的数据透视表pivot_table_filled，其中包含一个新列Matched，该列只包含已填充列的匹配值：

Category  Category1  Category2  Matched
Name
A              10.0        0.0  Category1
B               0.0       20.0  Category2
C               0.0        0.0
D               0.0       30.0  Category2

这样，我们就成功地在pandas数据透视表中创建了仅包含已填充列的匹配值的新列。

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