Preenchimento de valores ausentes e soma de valores com tabelas dinâmicas
O método .pivot_table()
tem vários argumentos úteis, incluindo fill_value
e margins
.
fill_value
substitui os valores ausentes por um valor real (conhecido como imputação). A forma de substituir valores ausentes é um assunto vasto o bastante para um curso à parte (Como lidar com dados ausentes em Python), mas a opção mais simples é substituir por um valor fictício.margins
é um atalho para quando você cria uma tabela dinâmica com duas variáveis, mas também deseja uma tabela dinâmica à parte com cada uma dessas variáveis: são apresentados os totais das linhas e colunas do conteúdo da tabela dinâmica.
Neste exercício, você praticará o uso desses argumentos para aprimorar suas habilidades com tabelas dinâmicas, o que ajudará a processar números com mais eficiência!
sales
já está disponível e pandas
foi importado como pd
.
Este exercício faz parte do curso
Manipulação de dados com o pandas
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Print mean weekly_sales by department and type; fill missing values with 0
print(sales.pivot_table(____))