pandasのfill_value=0とは

2020年8月19日2020年12月21日

pandasのfill_value=0とは

英語の意味はそれぞれ下記の通りです。
「fill」=「埋める」
「value」=「値」
NaNの欠損値を埋めてくれるみたいです。一応試してみたいと思います。

fill_value

#データフレーム化
df = pd.DataFrame(fruits)

#ピボットテーブル化
df = df.pivot_table(index="item", columns="date", values="price")
# print(df)
# date    202001  202002  202003
# item                          
# apple    200.0   200.0   200.0
# banana   150.0   100.0    50.0
# orange   300.0   400.0     NaN

しっかり欠損値があるのが確認できました。
それでは「fill_value=0」を引数に入れてみます。

#ピボットテーブル化
df = df.pivot_table(index="item", columns="date", values="price", fill_value=0)
# print(df)
# date    202001  202002  202003
# item                          
# apple      200     200     200
# banana     150     100      50
# orange     300     400       0

ちゃんと「0」で埋められているのが確認できました。