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我正在使用一个pandas数据框架，并使用以下交叉表公式将结果制表： ct = pd.crosstab(index=[df['Gender'], df['Education'],df['MaritalStatus']],
columns=df['month'], normalize='columns').round(2) 交叉表的输出： ? 相反，例如，对于第一行，我希望的</em
浏览 20提问于2021-10-11得票数 1
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假设我们有一个非规范化的服务器主机名，ip (一个主机名->一个ip，1-to-1关系)，其中安装了N个甲骨文客户机。12 |+----+----------+------+--------------+| server_A | ip_A | 1 | 1 | 1 |我尝试过pd.crosstab
浏览 4提问于2022-09-12得票数 0
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我试图在一个数据框架中可视化地比较两列，它要么用“频率”构成一个奇怪的表，而不是其中的一个列ct1=pd.crosstab(df['releaseyear'],df['score'normalize=True)还有一个散点图，它得到了x和y，但是我不知道它是如何规范化的<
浏览 4提问于2022-01-24得票数 0
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我有一个这样的DataFrame：1 True3 True2 True1 13 1
现在我想看看有多少的2类是对的，还是假的，作为数字和百分比。诚挚的问候
浏览 2提问于2018-06-04得票数 3
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High15 3 Low20 33 6715 42.8 57.14下面是我的代码Review_Rating'].count()/dataframeA.groupby('App_ID')['Review_R
浏览 0提问于2018-12-21得票数 2
我知道我可以在pandas.crosstab()中有normalize=True的百分比值。但是我想将绝对值和归一化值合并到一个表中。我所期待的是像这样的剪短foo n % n % n %这是一个MWE，在分离表中生成规范化和计数值。pd.DataFrame(data)
df.YEAR = df.YEAR.astype('int16&#
浏览 4提问于2021-07-13得票数 1
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我对python很陌生，我不知道为什么这个循环不能运行-df1 = pd.crosstab(df['Gender: What gender do you identify with?', df[Banner[0]], normalize= 'columns')df3 =
浏览 5提问于2021-01-27得票数 0
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我尝试创建一个具有自定义端点的自定义API，在那里API用户可以从我们的页面接收实体数据。我们希望为大多数字段提供平面数组，并添加一些额外的自定义数据，因此我尝试实现一些自定义规范化类。我发现，如果使用我的规范化器，supportsNormalization()就是做出决定的地方，但我没有上下文。我只是有一个需要规范化的对象和我可以说是的格式，请使用我的<
浏览 0提问于2019-08-09得票数 1
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如何计算1变量offer的总百分比，而不是边距(即按列进行规范化)？df = pd.crosstab(df.group, [df.position, df.offer], margins = True)pid offer position groupgroup33 reject right group1我现在的交叉表
浏览 1提问于2017-10-18得票数 0
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我有这样的数据：IP Flag101 Yes103 Yes103 Yes104 Yes我如何才能得到一个独特的I有一个标志是和否的列表？
浏览 8提问于2022-01-26得票数 0
对于这个简单的支点，如何将值转换为行的%，以及列的%？'C' : range(12)})不知何故，经过一番探索，我找不到这个简单问题的答案预期结果(如果获得列的百分比)ONE 50% 24% 50%TWO 36% 45% 8%
谢谢
浏览 2提问于2017-02-21得票数 3
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我刚刚开始学习如何使用Pandas，我正在尝试使用一个相当大的数据集(5000行和15列)。数据具有这样的格式(给出我面临的问题的一个例子，因为我想了解如何做到这一点--实际的数据与终止无关)。，但是在仔细阅读了熊猫的文档和一些类似的问题几个小时之后，我仍然迷失了方向。如果该值是该专栏中的“salesman”或“salesman”，那么我需要将其与雇用日期(按年计算)进行比较，将第三列用于所有“机械”值，然后第四列汇总每年所有剩余的职位类型。2
浏览 2提问于2018-10-07得票数 2
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熊猫循环运行多个跨标签
、、、
我有以下数据集，我想以最有效的方式计算所有可能的交叉表组合，我已经能够根据一个主变量计算成对，但不是所有的可能性(我已经弹出了下面的意思)。是否有一种方法可以在循环中处理任意数量的列？非常感谢！(df1.a, df1.b)pd.crosstab(df1.a, df1.d)pd.crosstab(df1.b, df1.d)
pd.crosstab(
浏览 7提问于2021-06-10得票数 1
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我已经创建了一个自定义规范器和自定义分析器，名称为“default”，作为我的索引模板的一部分。我可以看到，默认分析器正在自动应用于所有字段，但规范化器不是。还有其他方法可以实现这个默认的规范化器应用于所有字段吗？PS:我使用默认名称的自定义分析器将所有字段作为关键字。我的设
浏览 2提问于2021-12-28得票数 0
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work 01 John True 0.53 Lucy True 0.02 Lucy 20210801 False
0 John False 1.0如何使输出df保持原来的结构，即
浏览 3提问于2021-08-20得票数 1
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如何改变pd.crosstab结果中的顺序我想通过以下几个方面来分类：
按边际值(例如，显示靠近顶部的df'col1‘的较高计数值)
浏览 2提问于2017-03-13得票数 10
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我试图把它变成一个循环变量，以节省空间，但不确定我做错了什么- 这是完全写出来的代码- df0 = pd.crosstab(df['Gender: What gender do you identify, df[Banner[0]], normalize= 'columns')df
浏览 21提问于2021-01-28得票数 0
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用pd.crosstab()或pd.pivot_table()在熊猫中创建一个应急表以生成计数、和百分比，是否有更好的方法？False,True,True,True]
df=pd.DataFrame({'cat' :cat,'target':target})totals=pd.crosstab(df['cat'],df['target'],margins=True).reset_index()
percen
浏览 4提问于2016-03-16得票数 8
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col1':['x','y','z','x','x'],'col2':['o1','o2',np.nan,'o3','o2']})我想对df_list的每个元素做一个交叉表，如下所示：
pd.crosstab(df_list[i]['col1'], df_list[i]['
浏览 2提问于2021-03-17得票数 1
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在JSON的规范化过程中，我能够在处理实体时对其进行修改。例如，我在此阶段向实体添加了一个新属性。我可以通过为processStrategy设置一个函数来做到这一点。我想知道的是:有没有办法在非规范化阶段进行类似的自定义处理，因为每个实体都是非规范化的？
浏览 12提问于2017-08-28得票数 0
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