可以使用pandas.crosstab（）函数完成交叉表分析。 可以为每个类别的分类数据（分类数据，定性数据）计算样本数（出现次数/频率）。
如果要计算每个类别的平均值而不是出现次数，请使用数据透视表pandas.pivot_table（）。
这里，
- pandas.crosstab（）函数的基本用法
- 计算每个类别的小计/总计：参数margins
- 标准化整个/行/列：参数normalize
将予以描述。 将以泰坦尼克号的生存信息数据为例。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('./data/40/train.csv', index_col=0).drop(['Name', 'Ticket', 'SibSp', 'Parch'], axis=1)
print(df.head())
在第一个参数索引中指定pandas.DataFrame列（= pandas.Series）作为结果行标题，在第二个参数列中指定pandas.DataFrame列（= pandas.Series）作为结果列标题。
注意,与pandas.pivot_table（）不同，它不是由pandas.DataFrame对象及其列名指定的。
print(pd.crosstab(df['Sex'], df['Pclass']))
pandas.crosstab（）函数返回pandas.DataFrame。
print(type(pd.crosstab(df['Sex'], df['Pclass'])))
还可以在参数索引和列中指定pandas.Series的列表。结果以多索引（分层索引）pandas.DataFrame的形式返回。
print(pd.crosstab([df['Sex'], df['Survived']], [df['Pclass'], df['Embarked']]))
请参阅以下文章，了解如何选择多索引pandas.DataFrame的行和列。
如果参数margin为True，则可以计算每个类别的小计和总计。
print(pd.crosstab([df['Sex'], df['Survived']], [df['Pclass'], df['Embarked']],
margins=True))
可以通过参数margins_name指定小计/总行标签/列标签。默认为”all”。
print(pd.crosstab([df['Sex'], df['Survived']], [df['Pclass'], df['Embarked']],
margins=True, margins_name='Total'))
指定参数normalize时，可以对整个，行和列的结果进行1归一化（归一化）。 如果normalize = True或normalize =’all’，则将其标准化以使总数为1。
print(pd.crosstab(df['Sex'], df['Pclass'], margins=True, normalize=True))
如果normalize =’index’，则将其标准化，以使每行的总数为1。
print(pd.crosstab(df['Sex'], df['Pclass'], margins=True, normalize='index'))
如果normalize =’columns’，则将其标准化，以使每列的总数为1。
print(pd.crosstab(df['Sex'], df['Pclass'], margins=True, normalize='columns'))
请注意，如果在列表中为参数margins = True和参数索引和列指定了多列，则如果在指定方向上对多索引进行标准化，则会发生错误。
print(pd.crosstab(df['Sex'], [df['Pclass'], df['Embarked']],
margins=True, normalize='index'))
如果margins = False（默认值），则没有问题。
print(pd.crosstab(df['Sex'], [df['Pclass'], df['Embarked']], normalize=True))
print(pd.crosstab(df['Sex'], [df['Pclass'], df['Embarked']], normalize='index'))
print(pd.crosstab(df['Sex'], [df['Pclass'], df['Embarked']], normalize='columns'))
Original: https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/115627992
Author: 饺子大人
Title: 40_Pandas中crosstab进行交叉制表（计算每个类别的出现次数和频率）
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/740341/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！