ピボットテーブルで欠損値を埋め、合計を計算する
.pivot_table() メソッドには、fill_value や margins など、便利な引数がいくつかあります。
fill_valueは、欠損値を実際の値で置き換えます。これは補完と呼ばれます。欠損値を何で置き換えるかは、それだけで1つのコース (Dealing with Missing Data in Python)になるほど大きなトピックですが、最もシンプルな方法はダミー値で置き換えることです。marginsは、2つの変数でピボットテーブルを作成したうえで、各変数ごとの集計結果も確認したい場合に使います。ピボットテーブルの集計結果に、行方向と列方向の小計・総計を追加します。
この演習では、これらの引数の使い方を練習し、ピボットテーブルを使って数値をより効率的に集計できるようにします。
sales はすでに用意されており、pandas は pd としてインポートされています。
この演習はコースの一部です
pandas によるデータ操作
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Print mean weekly_sales by department and type; fill missing values with 0
print(sales.pivot_table(____))