import pandas as pd def create_crosstab(data, columns, values, aggfunc=None): try: ct = pd.crosstab(data[columns[0]], data[columns[1]], values=data[values], aggfunc=aggfunc) return ct except KeyError as e: print(f"Error: Column '{e}' not found in the DataFrame.") except Exception...
一、官方说明文档 Helponfunctioncrosstabinmodulepandas.core.reshape.pivot:crosstab(index,columns,values=None,rownames=None,colnames=None,aggfunc=None,margins=False,margins_name:str='All',dropna:bool=True,normalize=False)->'DataFrame'Computeasimplecrosstabulationoftwo(ormore)factors.Bydefaultcomputesafrequen...
pandas的DataFrame中的另外两个用于数据汇总转换的方法——groupby()、pivot_table()——也分别都可以实现这个效果,不过会麻烦一些。DataFrame.grouby()官方文档在此,DataFrame.pivot_table()官方文档在此。 df.groupby(['relationship','Status'])['relationship'].count().unstack() df.pivot_table(values='educat...
在Python中,crosstab函数通常用于创建交叉表格,以展示两个或多个变量之间的关系 使用更高效的数据结构:在处理大量数据时,使用更高效的数据结构(如NumPy数组、Pandas DataFrame或CuPy数组)可以显著提高性能。 并行计算:利用多核处理器并行计算可以加速crosstab函数的执行。例如,使用Dask库进行并行计算。 避免不必要的计算:在...
import pandas as pdimport sidetabledf = pd.read_csv('https:///chris1610/pbpython/blob/master/data/school_transform.csv?raw=True', index_col=0) 1. 现在已经导入了sidetable ,您在所有DataFrame上都有一个新的访问器-stb,可用于构建汇总表。 例如,我们可以使用.stb.freq()来构建频率表,以显示各州...
python使用pandas的交叉表crosstab出现问题 guoweikuang 8441411 发布于 2016-07-12 更新于 2016-07-12 对数据分析时使用到pandas,下面的代码是从数据库中获取数据再转换成DataFrame结构 sql = 'select * from content;' cur.execute(sql) rows = cur.fetchall() datas = [] for data in rows: datas....
(data)# 将多层索引设置为行索引df.set_index(['Category1', 'Category2'], inplace=True)# 输出原始DataFrameprint("原始DataFrame:")print(df)# 使用reorder_levels()重新排列多层索引df_reordered = df.reorder_levels([1, 0], axis=0)# 输出重新排列后的DataFrameprint("\n重新排列后的DataFrame:")...
利用python的pandas库进行数据分组分析十分便捷,其中应用最多的方法包括:groupby、pivot_table及crosstab,以下分别进行介绍。 0、样例数据 df = DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one','two','one'],'data1':np.random.randn(5),'data2':np.random.randn(5)...
数值数据分类后交叉,但是数据量少,或者划分标准不科学 导致分类的类别有缺失,交叉后会丧失类别,数据不齐整 importnumpyasnpimportpandasaspddf= pd.DataFrame(np.random.rand(100,2))bins= np.arange(0,1.3,0.1)bins_label=[str(i)[:3]+'_~' for iinbins[:-1]]df[3] = pd.cut(df[0],bins=bins,...
cross公式pythonpython中crosstab方法 介绍今天,我很高兴地宣布发布一个名为sidetable的新pandas实用程序库。 该库使构建频率表变得容易,并简化了DataFrame中缺失值的简单汇总。 我发现它在开始对新数据集进行数据探索时是一个有用的工具,我希望其他人也发现它也有用。该项目也是说明如何使用pandas新API注册自定义DataFra...