数据透视，但索引不匹配问题导致NaN。

在数据透视过程中，索引的不匹配可能会导致NaN值的出现。下面是一些解决这个问题的代码示例：

1. 重新设置索引匹配：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'D': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table进行数据透视
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=sum)

# 重新设置索引匹配
pivot_table = pivot_table.reset_index()

print(pivot_table)

输出结果：

C    A    B     1     2     3     4     5     6
0  bar  one  11.0   NaN   NaN  12.0   NaN   NaN
1  bar  two   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN  10.0
2  foo  one   7.0   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
3  foo  two   NaN   8.0   9.0   NaN   NaN   NaN

2. 使用fill_value参数填充NaN值：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'D': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pivot_table进行数据透视，并使用fill_value参数填充NaN值为0
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'], aggfunc=sum, fill_value=0)

print(pivot_table)

输出结果：

C       1  2  3   4   5   6
A   B                     
bar one  11  0  0  12   0   0
    two   0  0  0   0   0  10
foo one   7  0  0   0   0   0
    two   0  8  9   0   0   0

这些方法可以帮助您解决数据透视中索引不匹配导致NaN值的问题。您可以根据实际情况选择适合的方法来处理NaN值。