由pivot_table引入的Pandas NaN

Question

我有一張表格，其中包含來自世界銀行API的一些國家及其KPI。這看起來像。正如你所看到的，沒有nan值存在。

但是，我需要對此表進行旋轉以將int轉換爲正確的形狀進行分析。 A pd.pivot_table(countryKPI, index=['germanCName'], columns=['indicator.id']) 對於一些例如TUERKEI這工作得很好：

但是對於大多數國家來說，引入了奇怪的nan值。我怎樣才能防止這一點？

Answer 1

我認爲最好的理解pivoting是小樣本中：

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 

如果需要更換NaN到0附加參數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