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Pandas:在pivot_table中,如何自定义填充缺失值?

在Pandas的pivot_table中,可以通过使用参数fill_value来自定义填充缺失值的值。fill_value参数接受一个标量值,用于替换缺失值。

以下是自定义填充缺失值的步骤:

  1. 首先,使用pivot_table函数创建一个数据透视表。
  2. 在pivot_table函数中,使用fill_value参数来指定要用于填充缺失值的值。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'baz'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one', 'two', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建数据透视表,并自定义填充缺失值为0
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='D', index='A', columns='B', aggfunc='sum', fill_value=0)

print(pivot_table)

输出结果如下:

代码语言:txt
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B    one  two
A            
bar   60   70
baz   90   16
foo   30    3

在上面的示例中,我们使用pivot_table函数创建了一个数据透视表,并使用fill_value=0来将缺失值填充为0。这样,如果在数据透视表中存在缺失值,就会用0来替代。

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