pd.crosstab(index=loan['person_home_ownership'],columns=loan['loan_grade'],values=loan['loan_int_rate'],aggfunc='mean') 在OTHER 类下没有评级为 G 的贷款,因此显示 NaN。由于crosstab()函数返回对象就是一个数据帧 (DataFrame),那么可以用其下的fillna()方法将 NaN 用其他值代替,比如下例用 0 值...
Python的crosstab函数是Pandas库中用于创建交叉表的函数,它允许用户根据两个或多个分类变量计算频数或百分比,从而分析和展示数据集中的关系。与其他数据分析工具相比,crosstab函数在功能和使用上有一定的优势和局限性。 Python crosstab函数与其他数据分析工具的对比 与Excel对比:Excel的数据透视表功能非常强大,但在处理大量...
Python中的crosstab函数是pandas库中的一个函数,用于创建数据透视表 以下是使用crosstab函数创建数据透视表的示例: import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'bar', 'baz'], 'B': ['one', 'two', 'three', 'two', 'one', 'three']} df ...
程序代码如下所示: 二、交叉表 交叉表采用crosstab函数,可是说是透视表的一部分,是参数aggfunc=count情况下的透视表。crosstab函数可以按照指定的行和列统计分组频数。 函数形式:pd.crosstab(index,columns,values=None,rownames=None,colnames=None,aggfunc=None, margins=False,margins_name:str='All',dropna: bool ...
python笔记 - 分组相关函数 这篇笔记主要是关于pandas中三个函数groupby()、crosstab()、pivot_table(),平常做数据统计表时会经常使用。 一、groupby() 基本使用 # 对一列进行分组df['data1'].groupby(df['key1’]).mean() # 结果是series df[['data1','data2']].groupby(df['key1']).sum() # ...
本节主要介绍交叉表函数crosstab,首先看一下官方的帮助: 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'Computeasimplecro...
交叉表(cross-tabulation,简称crosstab)是⼀种⽤于计算分组频率的特殊透视表。 语法详解: pd.crosstab(index,#分组依据columns,#列values=None,#聚合计算的值rownames=None,#列名称colnames=None,#行名称aggfunc=None,#聚合函数margins=False,#总计行/列dropna=True,#是否删除缺失值normalize=False#) ...
交叉表分析是一种数据分析方法,用于统计和分析两个或多个变量之间的关系。在Python Pandas库中,可以使用`pd.crosstab()`函数进行交叉表分析。 交叉表分析可以帮助我们了解两个或多...
crosstab函数的基本语法如下: ```python pd.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, margins_name='All') ``` crosstab函数的参数解释如下: - index: 必填参数,指定交叉表的行索引。 - columns: 必填参数,指定交叉表的列索引。 - values: 可选...