Python3 --两列的pandas交叉表

Python3中的pandas库提供了一个名为pd.crosstab()的函数，用于生成两列的交叉表（也称为透视表）。交叉表是一种用于统计和分析两个或多个因素之间关系的表格形式。

在交叉表中，一个因素位于表格的行，另一个因素位于表格的列，表格中的每个单元格表示两个因素交叉的频数或其他统计指标。

使用pd.crosstab()函数可以通过指定两个列来创建交叉表。以下是函数的基本语法：

pd.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, margins_name='All', dropna=True, normalize=False)

参数说明：

• index：指定用作交叉表行索引的列名或数组。可以是单个列名或列名列表。
• columns：指定用作交叉表列索引的列名或数组。可以是单个列名或列名列表。
• values：可选参数，指定用于填充交叉表单元格的列名或数组。
• rownames：可选参数，指定交叉表行的名称。
• colnames：可选参数，指定交叉表列的名称。
• aggfunc：可选参数，指定用于聚合数值的函数，默认为计数。
• margins：可选参数，是否添加行和列的合计，默认为False。
• margins_name：可选参数，指定行和列合计的名称。
• dropna：可选参数，是否忽略缺失值，默认为True。
• normalize：可选参数，是否对交叉表进行归一化，默认为False。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male', 'Male'],
    'Age': ['18-25', '26-35', '18-25', '36-45', '26-35', '36-45'],
    'Count': [10, 15, 5, 8, 12, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建交叉表
cross_tab = pd.crosstab(df['Gender'], df['Age'], values=df['Count'], aggfunc=sum)

print(cross_tab)

输出结果：

Age     18-25  26-35  36-45
Gender                     
Female      0      0      8
Male       15     38      6

在上述示例中，我们创建了一个包含性别、年龄和计数的示例数据。然后，我们使用pd.crosstab()函数创建了一个交叉表，将性别作为行索引，年龄作为列索引，并使用计数进行填充。最后，我们打印了交叉表的结果。

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