Pandas pd.pivot_table与NaN指数

Question

使用pd.pivot_table(df, index=[col1], values=[val1])时，生成的数据透视表会删除df col1为NaN的结果。

我可以使用NaN预先填充df[col1].fillna('#', inplace=True)，但这会修改​​数据，我不想这样做。

如上所述，我可以在df2 = df.copy()预填充之前执行df2，但我的数据很大，因此不希望不必要地执行额外的复制。

有没有办法可以在指定为索引的列中使用NaN值来转移数据框，而不会生成的转轴丢弃NaN索引及其聚合值？

Answer 1

此时，无法在数据透视表的索引中使用NaN。当你经历过时，它会被默默地丢弃。我认为今天你最好的选择是使用fillna路线来执行你的支点。

如果您需要更多颜色，可以在StackOverflow here上询问。

我也很难找到明确的答案;我怀疑它与默认情况下groupby丢弃NaN有关。我在Github上打开issue并得到确认。这是一个已知问题，甚至还有一个PR（可能是陈旧的）。