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python - 由pivot_table引入的Pandas NaN

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 16:51:23 25 4
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我有一个表格,其中包含来自世界银行 API 的一些国家及其 KPI。这看起来像 no nan values present .如您所见,不存在 nan 值。

但是,我需要旋转此表以将 int 带入正确的形状以进行分析。一个 pd.pivot_table(countryKPI, index=['germanCName'], columns=['indicator.id'])对于一些例如TUERKEI这工作得很好:

for turkey it works
但是对于大多数国家来说,引入了奇怪的 nan 值。我怎样才能防止这种情况?

strange nan values

最佳答案

我认为最好的理解方式pivoting是将其应用于小样本:

import pandas as pd
import numpy as np

countryKPI = pd.DataFrame({'germanCName':['a','a','b','c','c'],
'indicator.id':['z','x','z','y','m'],
'value':[7,8,9,7,8]})

print (countryKPI)
germanCName indicator.id value
0 a z 7
1 a x 8
2 b z 9
3 c y 7
4 c m 8

print (pd.pivot_table(countryKPI, index=['germanCName'], columns=['indicator.id']))
value
indicator.id m x y z
germanCName
a NaN 8.0 NaN 7.0
b NaN NaN NaN 9.0
c 8.0 NaN 7.0 NaN

如需更换 NaN0添加参数 fill_value :
print (countryKPI.pivot_table(index='germanCName', 
columns='indicator.id',
values='value',
fill_value=0))
indicator.id m x y z
germanCName
a 0 8 0 7
b 0 0 0 9
c 8 0 7 0

关于python - 由pivot_table引入的Pandas NaN,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39632277/

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