Pandas 基础(13) - Crosstab 交叉列表取值
程序员文章站
2023-09-07 18:06:30
这小节的题目看起来还挺晦涩的, crosstab 是 pandas 的一个函数, 作用还蛮强大的, 一起来看一下吧~~~ 首先还是先引入一个例子文件: 输出:好, 下面看一下 crosstab 的功力: 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: 输出: 同时 ......
这小节的题目看起来还挺晦涩的, crosstab 是 pandas 的一个函数, 作用还蛮强大的, 一起来看一下吧~~~
首先还是先引入一个例子文件:
import pandas as pd df = pd.read_excel('/users/rachel/sites/pandas/py/pandas/13_crosstab/survey.xls') df
输出:
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:
同时, 行和列都可以是复合的:
pd.crosstab(df.sex, [df.handedness, df.nationality], 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. 这里分享一个小技巧, 把光标点到 crosstab 单词书, 按下 shift + tab 键, 就可以弹出对这个函数的详情, 主要是参数的使用说明, 发现真的还有好多参数啊, 下面再选两个讲一下:
求百分比:
pd.crosstab(df.sex, df.handedness, normalize='index')
输出:
求指定列的平均值:
import numpy as np pd.crosstab(df.sex, df.handedness, values=df.age, aggfunc=np.average)
输出:
最后一个参数看起来有点多, 有点复杂, 那也是因为我们刚开始接触 crosstab 函数, 所以可以结合上面介绍的方法, 打开函数说明, 对照着里面的参数用法, 多看几遍 就懂了. 如果还有不明白, 就给我留言吧~~~~