在pandas上使用pivot引入了不需要的NaNs

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Pandas是一个强大的数据分析和处理工具，它提供了许多功能来处理和转换数据。其中之一是pivot函数，它可以根据指定的列将数据重新排列成新的形式。

当使用pivot函数时，如果原始数据中没有某些组合的值，那么在结果中会出现NaN（Not a Number）值。这些NaNs是由于缺少数据而导致的，可能会对后续的数据分析和处理造成干扰。

为了解决这个问题，可以使用pivot_table函数代替pivot函数。pivot_table函数在进行数据重排时，可以通过指定参数来处理缺失值。常用的参数包括fill_value和dropna。

• fill_value参数：可以指定一个值来填充NaNs，例如可以使用0或者其他合适的值来代替NaNs。
• dropna参数：可以设置为True或False，用于控制是否丢弃包含NaNs的行或列。

使用pivot_table函数可以更加灵活地处理数据重排时的NaNs问题，确保结果数据的完整性和准确性。

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