Pandas中的简单交叉表格

在本文中，我们将介绍如何利用Pandas来创建简单的交叉表格，以及如何使用该模块的一些常见函数。

交叉表格（Cross-tabulation）是一种用于统计和分析数据的方法，它可以用于计算两个或多个变量之间的交叉频率，以便于进一步比较和分析。

在Pandas中，可以使用crosstab函数来创建并计算交叉表格。

阅读更多：Pandas 教程

创建一些示例数据

在这里，我们创建一些示例数据来说明如何使用crosstab函数。这些数据将包含一个“性别”列和一个“喜好”列：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'Gender': ['Male', 'Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Female'], 
                   'Preference': ['Football', 'Baseball', 'Football', 'Cricket', 'Tennis', 'Tennis', 'Football', 'Cricket']})

print(df)

输出:

   Gender  Preference
0    Male    Football
1    Male    Baseball
2  Female    Football
3    Male     Cricket
4  Female      Tennis
5    Male      Tennis
6  Female    Football
7  Female     Cricket

创建交叉表格

使用crosstab函数创建交叉表格非常容易，只需要指定需要统计的两个列名称。下面的例子中，我们将以“性别”和“喜好”两列为依据来创建交叉表格：

# 创建交叉表格
cross_tab = pd.crosstab(df['Gender'], df['Preference'])

print(cross_tab)

输出:

Preference  Baseball  Cricket  Football  Tennis
Gender                                         
Female              0        1         2       1
Male                1        1         1       1

添加行/列总计

在交叉表格中，可以轻松地添加行/列总数。可以设置参数margins，如果设置为True，则会自动在表格的最后一行（或最后一列）添加总计值。这里我们将“值”的列总和添加在行的底部:

# 添加行总计
cross_tab.loc['Total'] = cross_tab.sum()

print(cross_tab)

输出:

Preference  Baseball  Cricket  Football  Tennis
Gender                                         
Female              0        1         2       1
Male                1        1         1       1
Total               1        2         3       2

添加行/列总计

如果要计算每行（或每列）数据占总数的百分比，可以设置normalize的值为’all’。

# 添加每列的百分比
cross_tab_perc_col = pd.crosstab(df['Gender'], df['Preference'], normalize='all')

print(cross_tab_perc_col)

输出:

Preference  Baseball  Cricket  Football  Tennis
Gender                                         
Female           0.00     0.125    0.2500    0.125
Male             0.25     0.125    0.1250    0.125

同样的，也可以添加每行的百分比。

更改行/列名称

Pandas也允许更改行（或列）名称。下面的例如将更改“喜好”列的名称，并将“性别”列的名称更改为大写:

# 更改列名
cross_tab = pd.crosstab(df['Gender'], df['Preference'])
cross_tab.columns = ['Baseball', 'Cricket', 'Football', 'Table Tennis']
cross_tab.index = ['MALE', 'FEMALE']

print(cross_tab)

输出:

        Baseball  Cricket  Football  Table Tennis
MALE           1        1         1             1
FEMALE         0        1         2             1

同样的，也可以更改行名称。

总结

本文介绍了如何使用Pandas创建简单的交叉表格。使用crosstab函数可以轻松地计算两个或多个变量之间的交叉频率，并可以自动添加行/列总计和计算每行或每列的百分比。另外，还可以更改行/列名称以使交叉表格更加清晰易读。

除了本文中提到的基本操作外，Pandas中还有更多的基于交叉表格的高级分析和数据聚合功能，例如透视表，这些功能可以更深入地分析数据并提取有用的信息。

如果您想了解更多有关Pandas的信息和用法，建议查看Pandas官方文档和相关教程。