функция pandas.crosstab () в Python

Опубликовано: 27 Марта, 2022

Этот метод используется для вычисления простой перекрестной таблицы двух (или более) факторов. По умолчанию вычисляет частотную таблицу факторов, если не переданы массив значений и функция агрегирования.

Syntax: pandas.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, margins_name=’All’, dropna=True, normalize=False)
Arguments :
index : array-like, Series, or list of arrays/Series, Values to group by in the rows.
columns : array-like, Series, or list of arrays/Series, Values to group by in the columns.
values : array-like, optional, array of values to aggregate according to the factors. Requires `aggfunc` be specified.
rownames : sequence, default None, If passed, must match number of row arrays passed.
colnames : sequence, default None, If passed, must match number of column arrays passed.
aggfunc : function, optional, If specified, requires `values` be specified as well.
margins : bool, default False, Add row/column margins (subtotals).
margins_name : str, default ‘All’, Name of the row/column that will contain the totals when margins is True.
dropna : bool, default True, Do not include columns whose entries are all NaN.

Ниже приведена реализация указанного выше метода с некоторыми примерами:

Пример 1:

Python3

# 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"])

Выход :

Example 2 :

Python3

# 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)

Выход :

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

функция pandas.crosstab () в Python

Python3

Python3

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ