pivot_table函数index忽略空值

可以使用`pivot_table`函数中的`dropna`参数来忽略空值。

具体来说，可以将`dropna`参数设置为`True`，这样在生成透视表时会自动忽略掉所有包含空值的行或列，对应的索引也会被忽略。

例如，如果要对数据集`df`进行透视，以`category`列为行索引，`year`列为列索引，`value`列为值，并忽略所有空值，可以使用如下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
table = pd.pivot_table(df, values='value', index='category', columns='year', aggfunc='mean', dropna=True)

这样生成的透视表`table`中，所有包含空值的行或列都会被自动忽略掉。

相关问题

pivot_table()透视表

pivot_table() 是 pandas 库中的一个函数，用于创建透视表。透视表是一种交互式报表，可以对原始数据进行汇总和分析，以便更好地理解数据的分布和关系。

pivot_table() 函数的常用参数如下：

- values：需要汇总的列或列的列表。
- index：用于分组的列或列的列表。
- columns：用于分组的列或列的列表，用于创建列名或多层列索引。
- aggfunc：用于聚合的函数，如 sum、mean、count、max、min 等。
- fill_value：用于替换汇总表中的空值（NaN）。
- margins：添加行和列的汇总统计信息，可选参数为 True 和 False。

示例：

import pandas as pd

data = {'City': ['Beijing', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Guangzhou'],
        'Year': [2019, 2020, 2019, 2020, 2019, 2020],
        'Population': [2154, 2171, 2424, 2419, 1441, 1462],
        'GDP': [30320, 30500, 35000, 36000, 20300, 21000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建透视表
pt = pd.pivot_table(df, values=['Population', 'GDP'], index='City', columns='Year', aggfunc=sum, fill_value=0, margins=True)

print(pt)

输出结果：

           GDP           Population
Year      2019   2020     All      2019   2020     All
City                                                  
Beijing  30320  30500   60820     2154   2171    4325
Guangzhou  20300  21000   41300     1441   1462    2903
Shanghai  35000  36000   71000     2424   2419    4843
All      85620  87500  173120     6019   6052  12071

该透视表按照城市和年份对数据进行了分组，以 GDP 和 Population 为值进行汇总，填充空值为0，并添加了行和列的汇总统计信息。

一个dataframe中存在A、B、C、D四列，其中A、B基本上是绑定的，如何生成一个pivot_table，统计不同A出现的次数，且保留B作为某一列的值

要在Python的Pandas库中创建一个 PivotTable，满足你的需求（统计A出现的次数，并将B作为新的一列），你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，假设你的 DataFrame 名称为 `df`，并且 A 和 B 列是你想要分析的基础列。

2. 使用 `groupby` 方法结合 `size` 函数来计算每个不同 A 的频次。这将返回一个 Series 对象，其中索引是 A 的不同值，值是它们在 DataFrame 中的出现次数。

counts = df.groupby(['A', 'B']).size().reset_index(name='count')

这里，`groupby(['A', 'B'])` 将数据按 A 和 B 进行分组，`size()` 计算每组的数量，`.reset_index()` 保留了原始的 B 值并将计数结果放到单独一列。

3. 如果你希望 B 列作为 DataFrame 的一部分，而不是单独的一列，那么在上面的步骤之后，你可以简单地使用 `pivot_table` 来重新组织数据：

pivot_table = counts.pivot_table(index='A', values='count', columns='B', aggfunc='first')

这个 `pivot_table` 将 A 作为行索引，B 作为列标签，`count` 列将包含相应的计数值。`aggfunc='first'` 表示对每一组取第一个非空值。

现在，`pivot_table` 已经按照你的需求进行了统计和重构。