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
<Kurs>Datenbearbeitung mit pandas</Kurs>Interaktive praktische 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(____))