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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:

代码语言:txt
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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:

代码语言:txt
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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:

代码语言:txt
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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。

此外,在腾讯云的产品中,可以使用腾讯云服务器(CVM)来运行Python代码和使用pandas库。腾讯云服务器是一种高性能、可扩展的云服务器,适用于各种计算和应用场景。您可以在腾讯云官网的CVM产品页面了解更多详情。

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