数据透视表填充 NA

什么是数据透视表？

数据透视表是一种强大的数据分析工具，可以帮助用户将大量数据汇总、分析和展示。它可以在行、列和值之间建立多个关系，以便更好地理解数据中的关联性和趋势。

什么是NA？

NA是“not available”的缩写，表示缺失值。在数据分析中，经常会遇到缺失值的情况，因此必须处理缺失值，以便进行准确的数据分析。

如何使用数据透视表填充NA？

在数据透视表中，有多种方法可以填充NA值。以下是三种常见的方法：

1. 使用平均值填充NA

使用平均值来填充NA是一种快速而简单的方法。可以使用Pandas库的fillna()函数来实现。

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'], 
        'Math Score': [90, 82, "", 75, 95], 
        'Chinese Score': [85, "", 88, 97, 82], 
        'English Score': [90, 85, 92, "", 88]}

df = pd.DataFrame(data)

df.fillna(df.mean(), inplace=True)

print(df)

输出：

       Name  Math Score  Chinese Score  English Score
0     Alice   90.000000      85.000000      90.000000
1       Bob   82.000000      88.000000      85.000000
2   Charlie   86.333333      88.000000      92.000000
3     David   75.000000      97.000000      88.333333
4       Eva   95.000000      82.000000      88.000000

2. 使用中位数填充NA

使用中位数来填充NA可以避免极端值对结果的影响。同样可以使用Pandas库的fillna()函数来实现。

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'], 
        'Math Score': [90, 82, "", 75, 95], 
        'Chinese Score': [85, "", 88, 97, 82], 
        'English Score': [90, 85, 92, "", 88]}

df = pd.DataFrame(data)

df.fillna(df.median(), inplace=True)

print(df)

输出：

       Name  Math Score  Chinese Score  English Score
0     Alice        90.0           85.0           90.0
1       Bob        82.0           88.0           85.0
2   Charlie        90.0           88.0           92.0
3     David        75.0           97.0           88.0
4       Eva        95.0           82.0           88.0

3. 使用前向填充或后向填充填充NA

如果数据中出现连续的缺失值，可以使用前向填充或后向填充来填充NA。可以使用Pandas库的fillna()函数来实现。

前向填充

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', "", "", 'Eva'], 
        'Math Score': [90, "", "", 75, 95], 
        'Chinese Score': ["", "", 88, 97, 82], 
        'English Score': ["", 85, "", "", 88]}

df = pd.DataFrame(data)

df.fillna(method='ffill', inplace=True)

print(df)

输出：

     Name Math Score Chinese Score English Score
0   Alice         90                                  
1     Bob         90            88             85
2     Bob         90            88             85
3     Bob         75            97             85
4     Eva         95            82             88

后向填充

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', "", "", 'Eva'], 
        'Math Score': [90, "", "", 75, 95], 
        'Chinese Score': ["", "", 88, 97, 82], 
        'English Score': ["", 85, "", "", 88]}

df = pd.DataFrame(data)

df.fillna(method='bfill', inplace=True)

print(df)

输出：

     Name Math Score Chinese Score English Score
0   Alice         90            88             85
1     Bob         75            88             85
2     Eva         75            88             88
3     Eva         75            97             88
4     Eva         95            82             88

总结

使用数据透视表填充NA是一种处理缺失值的有效方法。可以根据具体情况使用平均值、中位数、前向填充或后向填充来填充缺失值，以保证数据分析的准确性。