crosstab 函数是 pandas 库中的一个非常有用的功能,它可以让你创建交叉表格(cross-tabulation)或称为透视表格(pivot table) 以下是一个使用 crosstab 函数进行数据可视化的简单示例: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个简单的数据集 data = {'Category': ['A', 'B', 'A', '...
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.Bydefaultcomputesafrequencytableofthefactors...
Python pandas.crosstab用法及代码示例 用法: pandas.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, margins_name='All', dropna=True, normalize=False) 计算两个(或更多)因子的简单交叉表。默认情况下,除非传递值数组和聚合函数,否则会计算因子的频率表。 ...
现在,我们将使用pandas读取此CSV文件,并使用crosstab函数创建一个基于性别和城市的交叉表格: import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 使用crosstab函数创建交叉表格 ct = pd.crosstab(df['Gender'], df['City']) # 显示交叉表格 print(ct) 复制代码 运行上述代码后,你将看到...
【python数据分析(14)】Pandas实现csv和excel文件数据读取和保存,制作透视表(pivot_table)和交叉表(crosstab) 1. csv和excel文件的读取与保存 1.1 读取和保存csv文件 1) 读取csv文件,加载数据。 pd.read_csv()括号内加上文件的路径即可,里面如果文件未能正常加载,可以通过调整括号内的参数...
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.Hande...
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 {代码...} 数据库的表结构如下: 下面就是数据操作的代码: {代码...} 然后就一直出现错误: {代码...}
有两种方法可以使用cuDF加速Pandas,一种是使用cuDF库,也是Python的第三方库,和Pandas API基本一致,只要用它来处理数据就可以基于GPU加速。 import cudf # 创建一个 GPU DataFrame df = cudf.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]}) 其他代码 第二种是加载cudf.pandas 扩展程序来加速Pandas的源...
pandas.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, margins_name='All', dropna=True, normalize=False)[源代码] 计算两个(或多个)因子的简单交叉表。 默认情况下,计算因子的频率表,除非传递值数组和聚合函数。
pd.crosstab(df.make,df.body_style) Thecrosstabfunction can operate on numpy arrays, series or columns in a dataframe. For this example, I pass indf.makefor the crosstab index anddf.body_stylefor the crosstab’s columns. Pandas does that work behind the scenes to count how many occurrences...