pivot= pd.pivot_table(buliding_area_notnull,values = ['BuildingArea','Landsize'],index=['Bedroom2', 'Bathroom' ,'Car','Type'])
这是我的代码，它提供了一个数据透视表，例如=
Bedroom2 Bathroom Car Type Landsize
1_________1_________1______365.2
__________0_________2_______555[![enter image description here][2]][2]
____________________1________666
现在我想使用上面的pivot填充NaN dataframe['Landsize']值。语法是什么。
注意:上面的数据透视表只是一小部分。
最佳答案
编辑:所以现在我对你在做什么有了更好的了解。
您需要做的是使用reset_index()展平第一个数据帧的多重索引。
然后您想要将 [Bedroom2、Bathroom、Car、Type] 上的两个数据框连接在一起。
这将为您提供 8 列 df(上面的四列加上建筑面积和土地大小的两倍。
然后，我将创建一个新列，并填充第二个 df 中的建筑面积(如果它不是 nan)和第一个 df 中的建筑面积(如果它是 nan)。
编辑结束:
您的输出与您输入的代码根本不匹配。话虽这么说，有一个填充参数可能对您有用。
下面的文档。
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.pivot_table.html
关于python - 如何借助数据透视表填充 NaN 值？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45218785/