pivot_table drops column of None-type, fillna(0) does not help
Hi, as heading states. Column of Nones could be dropped, but fillna(0) should change this. Using aggfunc=np.sum does not help. (all version 0.10.1)

In [160]: f = pd.DataFrame({'A' : ['one', 'two'] \* 3,
   ......:                 'B' : ['x', 'y', 'z'] \* 2,
   ......:                 'C' : ['foo', 'bar', 'foobar', 'bar', 'foobar', 'foo'],
   ......:                 'D' : np.random.randn(6),
   ......:                 'E' : None})

In [161]: pd.pivot_table(f, values=['D','E'], rows=['A','B'], cols=['C'])
Out[161]: 
              D  
C           bar       foo    foobar
A   B  
one x       NaN -2.271229       NaN
    y       NaN       NaN -1.996931
    z       NaN       NaN  1.565822
two x -1.644891       NaN       NaN
    y -0.915024       NaN       NaN
    z       NaN -0.681877       NaN

In [162]: f.E = f.E.fillna(0)

In [163]: f
Out[163]: 
     A  B       C         D  E
0  one  x     foo -2.271229  0
1  two  y     bar -0.915024  0
2  one  z  foobar  1.565822  0
3  two  x     bar -1.644891  0
4  one  y  foobar -1.996931  0
5  two  z     foo -0.681877  0

In [164]: type(f.E[0])
Out[164]: int

In [165]: pd.pivot_table(f, values=['D','E'], rows=['A','B'], cols=['C'])
Out[165]: 
              D  
C           bar       foo    foobar
A   B  
one x       NaN -2.271229       NaN
    y       NaN       NaN -1.996931
    z       NaN       NaN  1.565822
two x -1.644891       NaN       NaN
    y -0.915024       NaN       NaN
    z       NaN -0.681877       NaN

In [166]: pd.pivot_table(f, values=['D','E'], rows=['A','B'], cols=['C'], aggfunc=np.sum)
Out[166]: 
              D  
C           bar       foo    foobar
A   B  
one x       NaN -2.271229       NaN
    y       NaN       NaN -1.996931
    z       NaN       NaN  1.565822
two x -1.644891       NaN       NaN
    y -0.915024       NaN       NaN
    z       NaN -0.681877       NaN

In [167]: f.E = 1

In [168]: type(f.E[0])
Out[168]: numpy.int64

In [169]: pd.pivot_table(f, values=['D','E'], rows=['A','B'], cols=['C'])
Out[169]: 
              D                        E  
C           bar       foo    foobar  bar  foo  foobar
A   B  
one x       NaN -2.271229       NaN  NaN    1     NaN
    y       NaN       NaN -1.996931  NaN  NaN       1
    z       NaN       NaN  1.565822  NaN  NaN       1
two x -1.644891       NaN       NaN    1  NaN     NaN
    y -0.915024       NaN       NaN    1  NaN     NaN
    z       NaN -0.681877       NaN  NaN    1     NaN
