Fehlende Werte auffüllen und Werte mit Pivot-Tabellen summieren
Die Methode .pivot_table() hat mehrere nützliche Argumente, darunter fill_value und margins.
fill_valueersetzt fehlende Werte durch einen echten Wert (bekannt als Imputation). Wie man fehlende Werte ersetzt, ist ein Thema, für das es einen eigenen Kurs gibt (Umgang mit fehlenden Daten in Python). Am einfachsten ist es aber, einen Dummy-Wert zu nutzen.marginsist eine Abkürzung für den Fall, dass du nach zwei Variablen pivotiert hast, aber auch nach jeder dieser Variablen separat pivotieren möchtest: Das Argument liefert die Zeilen- und Spaltensummen des Pivot-Tabelleninhalts.
In dieser Übung nutzt du diese Argumente für praktische Aufgaben, um deine Fertigkeiten mit Pivot-Tabellen zu verbessern, damit du Zahlen effizienter verarbeiten kannst.
sales ist verfügbar und pandas wird als pd importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Datenbearbeitung mit pandas
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
# Print mean weekly_sales by department and type; fill missing values with 0
print(sales.pivot_table(____))