Python 如何仅根据存在的值执行分组？

我有这样一个数据帧：

Platform     Genre      Score
PC           Action     9
PS           Adventure  8.5
Xbox         Action     9.5....

数据帧是巨大的。我想可视化一张热图，在x轴上显示平台，在y轴上显示流派，并将分数作为值

所以我试了一下：

abc=games.groupby(['platform','genre'])['score'].mean().reset_index()
abc=abc.pivot('platform','genre','score')
sns.heatmap(abc)

现在的问题是，由于并非所有平台都有所有类型的游戏，因此生成的数据帧具有许多NaN值。如果我使用abc.dropna（），那么所有行都将被删除

那么，我应该怎么做才能使不存在NaN的相关值？？？

正如所说，pivot以这种方式提供给您，因为它正在创建网格。然而，我怀疑您希望热图中的值是空的，因为如果您创建一个平台X类型网格，这些点将存在——只有空值

sns.heatmap已经为你做了，但是默认值会给你一个蓝色框，这可能是你不喜欢的。查看，在底部，它向您展示了如何屏蔽不需要的数据

在您的情况下，只要您的背景为白色，就应该为您提供“空白”框。这对我使用Jupyter笔记本很有效

mask = abc.isnull()
with sns.axes_style("white"):
    sns.heatmap(abc, mask=mask)
plt.show()

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也就是说，如果你有一个柔和的灰色背景和颜色，可能对眼睛更容易。然而，我认为这达到了你最终想要的。

给我们一个例子，如果你以这种方式旋转，那么空值是不可避免的。如果索引中有平台，列中有流派，则除非每个流派平台对都在数据集中，否则将有空值。我不知道

sns.heatmap

是如何工作的，但是您可以尝试用

0

填充空值。