Заповнення пропущених значень і підсумки у зведених таблицях

Метод .pivot_table() має кілька корисних аргументів, зокрема fill_value і margins.

fill_value замінює пропущені значення на реальне значення (це називають імпутацією). Питання про те, чим саме замінювати пропуски, настільки велике, що має окремий курс (Dealing with Missing Data in Python), але найпростіший підхід — підставити умовне значення.
margins — це скорочення на випадок, коли ви робите зведення за двома змінними, але також хочете мати підсумки окремо за кожною з них: цей аргумент додає підсумки по рядках і стовпцях у зведеній таблиці.

У цій вправі ви потренуєтеся використовувати ці аргументи, щоб удосконалити роботу зі зведеними таблицями. Це допоможе швидше обчислювати показники!

sales доступний, а pandas імпортовано як pd.

Ця вправа є частиною курсу

Опрацювання даних у pandas

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Print mean weekly_sales by department and type; fill missing values with 0
print(sales.pivot_table(____))