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是否可以选择不删除其中的索引NaN？我认为默默地从枢轴上删除这些行会在某些时候给某人带来严重的痛苦。

import pandas
import numpy

a = [['a', 'b', 12, 12, 12], ['a', numpy.nan, 12.3, 233., 12], ['b', 'a', 123.23, 123, 1], ['a', 'b', 1, 1, 1.]]

df = pandas.DataFrame(a, columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

df_pivot = df.pivot_table(index=['a', 'b'], values=['c', 'd', 'e'], aggfunc=sum)
print(df)
print(df_pivot)

输出：

   a    b       c    d   e
0  a    b   12.00   12  12
1  a  NaN   12.30  233  12
2  b    a  123.23  123   1
3  a    b    1.00    1   1
          c    d   e
a b                 
a b   13.00   13  13
b a  123.23  123   1
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2 回答 2

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目前不支持此功能，请参阅此问题以进行增强：https ://github.com/pydata/pandas/issues/3729 。

用虚拟、枢轴和替换填充索引的解决方法

In [28]: df = df.reset_index()

In [29]: df['b'] = df['b'].fillna('dummy')

In [30]: df['dummy'] = np.nan

In [31]: df
Out[31]: 
   a      b       c    d   e  dummy
0  a      b   12.00   12  12    NaN
1  a  dummy   12.30  233  12    NaN
2  b      a  123.23  123   1    NaN
3  a      b    1.00    1   1    NaN

In [32]: df.pivot_table(index=['a', 'b'], values=['c', 'd', 'e'], aggfunc=sum)
Out[32]: 
              c    d   e
a b                     
a b       13.00   13  13
  dummy   12.30  233  12
b a      123.23  123   1

In [33]: df.pivot_table(index=['a', 'b'], values=['c', 'd', 'e'], aggfunc=sum).reset_index().replace('dummy',np.nan).set_index(['a','b'])
Out[33]: 
            c    d   e
a b                   
a b     13.00   13  13
  NaN   12.30  233  12
b a    123.23  123   1
于 2013-05-31T15:35:19.397 回答
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目前，pivot_table 支持选项“ dropna=False ”：

df.pivot_table(rows=['a', 'b'], values=['c', 'd', 'e'], aggfunc=sum, dropna=False)

于 2020-08-31T10:23:28.840 回答