Fyll i saknade värden och summera värden med pivottabeller
Metoden .pivot_table() har flera användbara argument, bland annat fill_value och margins.
fill_valueersätter saknade värden med ett verkligt värde (vilket kallas imputering). Hur man bäst ersätter saknade värden är ett ämne som är tillräckligt stort för att ha en egen kurs (Dealing with Missing Data in Python), men det enklaste är att ersätta dem med ett platshållarvärde.marginsär en genväg för när du pivoterat på två variabler men även vill pivotera på var och en av dem separat: det ger rad- och kolumnsummor för pivottabellens innehåll.
I den här övningen får du öva på att använda dessa argument för att förbättra dina pivottabellfärdigheter – något som hjälper dig att bearbeta data mer effektivt!
sales är tillgänglig och pandas är importerat som pd.
Den här övningen är en del av kursen
Datamanipulering med pandas
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Print mean weekly_sales by department and type; fill missing values with 0
print(sales.pivot_table(____))