Fehlende Werte auffüllen und Werte mit Pivot-Tabellen zusammenfassen
Die Methode .pivot_table() hat mehrere nützliche Argumente, darunter fill_value und margins.
fill_valueersetzt fehlende Werte durch andere Werte (bekannt als Imputation). Welche Werte man zum Ersetzen nutzt, ist ein Thema für sich – dafür gibt es sogar einen eigenen Kurs: Umgang mit fehlenden Daten in Python. Am einfachsten ist es aber, einen Dummy-Wert zu nutzen.marginsist eine Abkürzung für den Fall, dass du mit zwei Variablen pivotiert hast, aber auch mit jeder dieser Variablen separat pivotieren möchtest. Dieses Argument fasst die Zeilen- und Spaltenwerte der Pivot-Tabelle zusammen.
In dieser Übung nutzt du diese beiden Argumente für praktische Aufgaben, um deine Fertigkeiten mit Pivot-Tabellen zu verbessern, damit du Zahlen effizienter verarbeiten kannst.
sales ist verfügbar und pandas als pd importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Datenbearbeitung mit pandas
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Print mean weekly_sales by department and type; fill missing values with 0
print(sales.pivot_table(____))