python pandas:pivot_表无声地使用nans删除索引

Question

有没有一个选项不删除其中包含“nan”的索引？我想，悄悄地把这些行从轴心点掉下来，会在某个时候引起某人的严重疼痛。

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(rows=['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

Answer 1

当前不支持此功能，有关增强功能，请参阅此问题：https://github.com/pydata/pandas/issues/3729。

使用虚拟、透视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(rows=['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(rows=['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