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_value 和 margins。
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 pandas 以 pd 导入。
本练习是课程的一部分
使用 pandas 进行数据处理
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(____))