Python中的pandas.crosstab()函数

该方法用于计算两个（或多个）因子的简单交叉表。默认情况下，计算一个因子的频率表，除非传递一个值数组和一个聚合函数。

语法:

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

参数:

index : 数组状，系列，或数组/系列的列表，在行中要分组的值。
columns : 数组状，系列，或数组/系列的列表，在列中要分组的值。
values : 类似于数组，可有可无，根据因素进行聚合的值数组。需要指定`aggfunc’。
rownames : 序列，默认无，如果通过，必须与通过的行数组数量相匹配。
colnames : 序列，默认为无，如果通过，必须与通过的列数组的数量相匹配。
aggfunc : 函数，可选，如果指定，需要同时指定values。
margins : bool, default False, 增加行/列的边距（小计）。
margins_name : str, default ‘All’, margins为True时包含总数的行/列的名称。
dropna : bool，默认为True，不包括那些条目全部为NaN的列。

下面是上述方法的实现和一些例子。

例子1 :

# importing packages
import pandas
import numpy
  
# creating some data
a = numpy.array(["foo", "foo", "foo", "foo",
                 "bar", "bar", "bar", "bar",
                 "foo", "foo", "foo"],
                dtype=object)
  
b = numpy.array(["one", "one", "one", "two",
                 "one", "one", "one", "two",
                 "two", "two", "one"],
                dtype=object)
  
c = numpy.array(["dull", "dull", "shiny",
                 "dull", "dull", "shiny",
                 "shiny", "dull", "shiny",
                 "shiny", "shiny"],
                dtype=object)
  
# form the cross tab
pandas.crosstab(a, [b, c], rownames=['a'], colnames=['b', 'c'])

输出 :

Python中的pandas.crosstab()函数

例子2 :

# importing package
import pandas
  
# create some data
foo = pandas.Categorical(['a', 'b'], 
                         categories=['a', 'b', 'c'])
  
bar = pandas.Categorical(['d', 'e'], 
                         categories=['d', 'e', 'f'])
  
# form crosstab with dropna=True (default)
pandas.crosstab(foo, bar)
  
# form crosstab with dropna=False
pandas.crosstab(foo, bar, dropna=False)