Python pandas.crosstab()用法及代碼示例

此方法用於計算兩個(或更多個)因子的簡單cross-tabulation。默認情況下，除非傳遞值數組和聚合函數，否則將計算因子的頻率表。

用法：pandas.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, margins_name=’All’, dropna=True, normalize=False)

Arguments:

index:array-like，係列或數組/係列的列表，要在行中進行分組的值。
columns:array-like，係列，或數組/係列的列表，要在列中分組的值。
values:array-like，可選的值數組，根據因子進行匯總。要求指定`aggfunc`。
rownames:序列，默認為無，如果傳遞，則必須與傳遞的行數組數匹配。
colnames ：sequence，默認為None，如果傳遞，則必須與傳遞的列數組數匹配。
aggfunc:函數，可選，如果指定，則還需要指定`values`。
margins:bool，默認為False，添加行/列邊距(小計)。
margins_name:str，默認為“全部”，邊距為True時將包含總計的行/列的名稱。
dropna:bool，默認為True，不包括所有條目均為NaN的列。

下麵是上述方法的實現和一些示例：

範例1：

Python3

# importing packages 
import pandas 
import numpy 
  
# creating some data 
a = numpy.array(["foo", "foo", "foo", "foo", 
                 "bar", "bar", "bar", "bar", 
                 "foo", "foo", "foo"], 
                dtype=object) 
  
b = numpy.array(["one", "one", "one", "two", 
                 "one", "one", "one", "two", 
                 "two", "two", "one"], 
                dtype=object) 
  
c = numpy.array(["dull", "dull", "shiny", 
                 "dull", "dull", "shiny", 
                 "shiny", "dull", "shiny", 
                 "shiny", "shiny"], 
                dtype=object) 
  
# form the cross tab 
pandas.crosstab(a, [b, c], rownames=['a'], colnames=['b', 'c'])

輸出：

範例2：

Python3

# importing package 
import pandas 
  
# create some data 
foo = pandas.Categorical(['a', 'b'],  
                         categories=['a', 'b', 'c']) 
  
bar = pandas.Categorical(['d', 'e'],  
                         categories=['d', 'e', 'f']) 
  
# form crosstab with dropna=True (default) 
pandas.crosstab(foo, bar) 
  
# form crosstab with dropna=False 
pandas.crosstab(foo, bar, dropna=False)

輸出：

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自deepanshu_rustagi大神的英文原創作品 pandas.crosstab() function in Python。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。