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使用透视表填充缺失值并求和

.pivot_table() 方法有几个很有用的参数,包括 fill_valuemargins

  • fill_value 会用一个实际值替换缺失值(称为"插补")。用什么来替换缺失值本身就是一门课的内容(可参考 Dealing with Missing Data in Python),但最简单的做法是先用一个占位值替代。
  • 当您按两个变量做透视,但也想分别按每个变量汇总时,margins 提供了快捷方式:它会给出透视表内容的行合计和列合计。

在本练习中,您将练习使用这些参数,进一步提升透视表技能,从而更高效地处理数据!

sales 已提供,且已将 pandaspd 导入。

本练习是课程的一部分

使用 pandas 进行数据处理

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交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

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