python - 由pivot_table引入的Pandas NaN

Question

我有一个表格，其中包含来自世界银行 API 的一些国家及其 KPI。这看起来像 .如您所见，不存在 nan 值。

但是，我需要旋转此表以将 int 带入正确的形状以进行分析。一个 pd.pivot_table(countryKPI, index=['germanCName'], columns=['indicator.id'])对于一些例如TUERKEI这工作得很好:


但是对于大多数国家来说，引入了奇怪的 nan 值。我怎样才能防止这种情况？

Answer 1

我认为最好的理解方式pivoting是将其应用于小样本:

import pandas as pd
import numpy as np

countryKPI = pd.DataFrame({'germanCName':['a','a','b','c','c'],
                           'indicator.id':['z','x','z','y','m'],
                           'value':[7,8,9,7,8]})

print (countryKPI)
  germanCName indicator.id  value
0           a            z      7
1           a            x      8
2           b            z      9
3           c            y      7
4           c            m      8

print (pd.pivot_table(countryKPI, index=['germanCName'], columns=['indicator.id']))
             value               
indicator.id     m    x    y    z
germanCName                      
a              NaN  8.0  NaN  7.0
b              NaN  NaN  NaN  9.0
c              8.0  NaN  7.0  NaN

如需更换 NaN至 0添加参数 fill_value :

print (countryKPI.pivot_table(index='germanCName', 
                              columns='indicator.id', 
                              values='value', 
                              fill_value=0))
indicator.id  m  x  y  z
germanCName             
a             0  8  0  7
b             0  0  0  9
c             8  0  7  0