Pandas pivot_table未展示全部DataFrame值，CODE唯一值数量不符

• 核心原因：pandas.pivot_table 默认会丢弃索引列中包含空值（NaN）的分组。你在index参数中指定了['CODE','STATION','PLACE','SECTOR','ALTITUDE']5个字段作为分组索引，从你提供的示例数据可以看到STATION列存在NaN值，只要某个CODE对应的索引组合里任意字段为NaN，该分组就会被默认过滤，最终导致输出的唯一CODE数量少于原始值。
• 次要排查方向：如果确认索引列都没有空值，可以检查是否存在部分CODE对应的所有行的YEARS_OF_STATION字段都是NaN，pivot_table默认也会丢弃数值列全空的分组。

你可以修改代码，添加dropna=False参数保留包含空值的分组：

table_years=pd.pivot_table(df,index=['CODE','STATION','PLACE',
                                      'SECTOR','ALTITUDE'],
                           columns=['MONTH'],
                           values=['YEARS_OF_STATION'],
                           dropna=False)

运行后再统计输出的唯一CODE数量，就能和原始值匹配了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Javier