好, 下面看一下 crosstab 的功力: pd.crosstab(df.Nationality, df.Handedness) 输出: ?...crosstab 第一个参数是列, 第二个参数是行. 还可以添加第三个参数: pd.crosstab(df.Sex, df.Handedness, margins = True) 输出: ?...pd.crosstab([df.Nationality, df.Sex], df.Handedness, margins = True) 输出: ?...ok, 上面介绍了 crosstab() 函数最基本的功能, 其实它还可以通过很多参数的配置实现不同的功能....: pd.crosstab(df.Sex, df.Handedness, normalize='index') 输出: ?
``crosstab`(*index*, *columns*, *values=None*, *rownames=None*, *colnames=None*, *aggfunc=None*, *margins
看一个例子 import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import crosstab a = np.array(['apple','apple',...ameri', 'korea'], dtype=object) c = np.array([ 'good','good','good','good','better'],dtype=object) pd.crosstab...原型和参数 crosstab函数也是Pandas中的顶层函数，函数参数包括： ? 其中 index, columns是必选参数，分别是行索引、列索引。...总结 crosstab本质：按照指定的index和columns统计数据帧中出现(index, columns)的频次。也可以理解为分组。...pivot_table, crosstab，聚合功能前面提到过是建立在groupby基础上的，所以最本质的还是一个分组统计功能
简单来说，就是将两个或者多个列中不重复的元素组成一个新的DataFrame，新数据的行和列交叉的部分值为其组合在原数据中的数量，我们先来看一个简单的例子，代码如下 pd.crosstab(index =...], colnames=['Product Category'] ) output 除了咖啡的品类之外，我们还想要知道到底不同品种的咖啡在批发和零售之间销量的数据，就可以这么来操作 pd.crosstab...( index = df['region'], columns = [df['product_category'], df['market']] ) output 或者是 pd.crosstab...Market'] ) output 输出的DataFrame数据集当中的列有两层，最上面的是咖啡的种类，然后紧接着第二层的便是不同的市场，当然我们也可以在行方向上添加多个层次的索引，代码如下 pd.crosstab...product_category'] ) output 进阶的操作 和pd.pivot_table()函数一样，我们也可以通过调用当中的margin参数来给整合出来的数据做一个加总，代码如下 pd.crosstab
pd.crosstab( index=loan['person_home_ownership'], columns=loan['loan_status'] ) 从上表可以一下看出...用 pivot_table() 函数可以等价实现上面用 crosstab() 的产出结果。由于是统计个数，那么整合函数用的是 len。...没有 fill_value 参数 在 crosstab() 函数中没有 fill_value 参数，如果结果有 NaN 值，只能紧接一个 .fillna() 函数。...由于 crosstab() 函数返回对象就是一个数据帧 (DataFrame)，那么可以用其下的 fillna() 方法将 NaN 用其他值代替，比如下例用 0 值代替 NaN。...下图可视化 crosstab() 函数的用法。 Stay Tuned！
Python: 关于Python中的变量与数据描述函数，因为之前已经介绍过一些基础的聚合函数，这里仅就我使用最多的数据透视表和交叉表进行讲解：Pandas中的数据透视表【pivot_table】和交叉表【crosstab...pandas的交叉表函数pd.crosstab参数设定规则与透视表保持了很高的相似度，确实从呈现形式上来讲，数值型变量的尽管聚合方式有很多【均值、求和、最大值、最小值、众数、中位数、方差、标准差、求和等...pandas.crosstab( index, #行字段（类别型） columns, #列字段（...pd.crosstab(index=diamonds["cut"],columns=diamonds["color"],margins=True) ?...pd.crosstab(index=diamonds["cut"],columns=diamonds["color"],values=diamonds["carat"],aggfunc=sum,margins
()函数，它的作用主要是进行分组之后的信息统计，里面会用到聚合函数，默认的是统计行列组合出现的次数，参数如下 pandas.crosstab(index, columns,...当然我们这里只是指定了一个列，也可以指定多个，代码如下 pd.crosstab(df['省份'], [df['顾客类型'], df["性别"]]) output 顾客类型 会员 普通...有时候我们想要改变行索引的名称或者是列方向的名称，我们则可以这么做 pd.crosstab(df['省份'], df['顾客类型'], colnames = ['顾客的类型'],...下面我们指定聚合函数，并且作用在我们指定的列上面，用到的参数是aggfunc参数以及values参数，代码如下 pd.crosstab(df['省份'], df['顾客类型'],...我们还可以指定保留若干位的小数，使用round()函数 df_1 = pd.crosstab(df['省份'], df['顾客类型'], values=df["总收入
# Age 与 attritionage=pd.crosstab(data.Age,data.Attrition)age.div(age.sum(1),axis=0).plot(kind='bar',stacked...spring')plt.title("Age vs Attrition",fontsize=20)plt.show()图片# Distance from home 与 attritiondist=pd.crosstab...))plt.title("Distance From Home vs Attrition",fontsize=20)plt.show()图片# Education 与 Attritionedu=pd.crosstab...)plt.title("Job Involvement vs Attrition",fontsize=20)plt.show()图片# Job Level 与 Attritionjob_lvl=pd.crosstab...plt.title("Job Level vs Attrition",fontsize=20)plt.show()图片# Job Satisfaction 与 Attritionjob_sat=pd.crosstab
df_melted.pivot(index=['id', 'category', 'sub_category', 'year'], columns='quarter', values='quarter_sales') 2. crosstab...crosstab 场景：若我们要分析不同类别产品在子类别中的分布情况，可以创建交叉表。...# 创建 category 和 sub_category 的交叉表并显示频数 cross_tab = pd.crosstab(df['category'], df['sub_category'], margins
透视表 1.1. pivot 1.2. pivot_table 1.3. crosstab(交叉表...3. crosstab（交叉表） 交叉表是一种特殊的透视表，典型的用途如分组统计，如现在想要统计关于街道和性别分组的频数： pd.crosstab(index=df['Address'],columns...默认参数如下： pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'],values=1,aggfunc='count') ?...pd.crosstab(index=df['Address'],columns=df['Gender'],normalize='all',margins=True) ?...2）其次说一下crosstab，这个函数可以计算频数，也可以计算百分比，功能也较为强大。 3）最后看这个melt、stack和unstack。
扩展库pandas提供了crosstab()函数用来生成交叉表，返回新的DataFrame，其语法为： crosstab(index, columns, values=None, rownames=None
NaN 0.650439 0.650439 All 1.556686 0.952552 1.246608 1.250924 0.899904 1.059389 使用crosstab...Crosstab 用来统计表格中元素的出现次数。...dull shiny dull shiny a bar 1 0 0 1 foo 2 1 1 0 crosstab...Out[76]: A B C 0 1 3 1.0 1 2 3 1.0 2 2 4 NaN 3 2 4 1.0 4 2 4 1.0 In [77]: pd.crosstab...(df['A'], df['B']) Out[77]: B 3 4 A 1 1 0 2 1 3 还可以使用normalize来指定比例值： In [82]: pd.crosstab
我们对“EstimatedSalary”这一列做了加总的操作，而对“Balance”这一列做了求平均值的操作 02 Crosstab函数 在处理数据时，经常需要对数据分组计算均值或者计数，在Microsoft...而对于更加复杂的分组计算，“Pandas”模块中的“Crosstab”函数也能够帮助我们实现。...例如我们想要计算不同年龄阶段、不同性别的平均工资，同时保留一位小数，代码如下 pd.crosstab(index=marketing.Age, columns=marketing.Gender, values...当然我们还可以用该函数来制作一个更加复杂一点的透视表，例如下面的代码 pd.crosstab(index=[marketing.Age, marketing.Married], columns=marketing.Gender
japan usa # cylinders # 3 0 4 0 # 4 63 69 72 # 5 3 0 0 # 6 4 6 74 # 8 0 0 103 pd.crosstab...72 204 # 5 3 0 0 3 # 6 4 6 74 84 # 8 0 0 103 103 # All 70 79 249 398 每个单元格占总数的比例 pd.crosstab...0.007538 0.000000 0.000000 # 6 0.010050 0.015075 0.185930 # 8 0.000000 0.000000 0.258794 按行求比例 pd.crosstab...1.000000 0.000000 0.000000 # 6 0.047619 0.071429 0.880952 # 8 0.000000 0.000000 1.000000 按列求比例 pd.crosstab...tb = pd.crosstab(mpg.cylinders, mpg.origin) # χ2 值、 P 值、自由度、期望频数表 chi2, p_value, df, expected = spss.chi2
pred_probs = log_regress.predict_proba(X=test_features) print(pred_probs) 获取预测生存状态与实际生存状态的交叉矩阵 print(pd.crosstab...prediction log_regress.score(X = test_features , y = test_label) 0.7865168539325843 除了使用crosstab
crosstab()：计算多个一维因子数组的交叉制表。 cut()：将连续变量转换为离散的分类值。 factorize()：将一维变量编码为整数标签。...()` 使用`crosstab()`计算两个（或更多）因子的交叉制表。...默认情况下，`crosstab()`计算因子的频率表，除非传递了值数组和聚合函数。...() 使用 crosstab() 计算两个（或更多）因子的交叉制表。...默认情况下，crosstab() 计算因子的频率表，除非传递了值数组和聚合函数。
关于pivot_table函数结果的说明： df是需要进行透视表的数据框 values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性 Crosstab...for data analysis\pydata-book-2nd-edition\examples\tips.csv") df.head() # 目的：展示每天各种聚会规模的数据点的百分比 # 交叉表crosstab...可以按照指定的行和列统计分组频数 party_counts = pd.crosstab(df['day'], df['size']) # 第一个参数是行索引，第二个参数是列属性 # 使用loc，
数据透视表 （1）pivot_table()方法 （2）交叉表crosstab ---- 统计师的Python日记【第10天：数据聚合】 前言 根据我的Python学习计划： Numpy → Pandas...（2）交叉表crosstab 因为是统计师，经常会做卡方检验，所以对列联表或者是交叉表很熟悉，就是看交叉分组下的频数。...现在想做一个fam和gender的列联表： pd.crosstab(family.fam, family.gender,margins=True) ?...也可以做成三维的： pd.crosstab( [family.salary, family.fam],family.gender, margins=True ) ?
解释交叉表很好的文章：https://pbpython.com/pandas-crosstab.html In [25]: fig, (ax1,ax2,ax3,ax4) = plt.subplots(ncols...=4, figsize=(20,5)) pd.crosstab(df["Attrition_Flag"],df["Gender"]).plot(kind="bar", ax=ax1, ylim=[0,5000...]) pd.crosstab(df["Attrition_Flag"],df["Education_Level"]).plot(kind="bar", ax=ax2, ylim=[0,5000]) pd.crosstab...= np.array(pd.crosstab(v1,v2,rownames=None,colnames=None)) stat = chi2_contingency(crosstab)[0]...obs = np.sum(crosstab) mini = min(crosstab.shape) - 1 return stat / (obs * mini) In [36
用数据说话: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #生成Pclass_Survived的列联表 Pclass_Survived = pd.crosstab...先查看下其与性别对应的人数: Appellation_Sex = pd.crosstab(df_train.Appellation, df_train.Sex) Appellation_Sex.T ?...#生成列联表 SibSp_Survived = pd.crosstab(df_train['SibSp'], df_train['Survived']) SibSp_Survived.plot(kind...Parch_Survived = pd.crosstab(df_train['Parch'], df_train['Survived']) Parch_Survived.plot(kind = 'bar...Age, dtype: float64 完成了缺失值的处理, 接下来对缺失特征进行分析 4.2 缺失特征分析 4.2.1 Embarked #绘制柱形图 Embarked_Survived = pd.crosstab
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