Pandas中的简单交叉表

在本文中，我们将介绍Pandas中的交叉表（也称为分组操作）。交叉表是一种统计工具，用于显示两个或多个变量之间的关系。在Pandas中，我们可以使用Cross tabulation函数来创建交叉表。下面将通过一个示例来说明如何使用交叉表进行数据分析。
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示例

我们使用一个关于男女性别以及吸烟习惯的数据集，来说明使用交叉表进行数据分析的方法。数据集如下：
| Person | Gender | Smoker |
|——–|——–|——–|
| 1 | Male | Yes |
| 2 | Female | Yes |
| 3 | Female | Yes |
| 4 | Male | No |
| 5 | Male | No |
| 6 | Female | No |
我们可以使用交叉表来分析男女性别与吸烟习惯之间的关系。下面是使用Cross Tab函数创建交叉表的代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Person':[1, 2, 3, 4, 5, 6],
                  'Gender':['Male', 'Female', 'Female', 'Male', 'Male', 'Female'],
                  'Smoker':['Yes', 'Yes', 'Yes', 'No', 'No', 'No']})

pd.crosstab(df.Gender, df.Smoker)

上述代码将返回以下结果：
| Smoker | No | Yes |
|——–|—-|—–|
| Female | 2 | 1 |
| Male | 2 | 1 |
交叉表中的第一列“Smoker”表示吸烟习惯。第二列和第三列分别表示男女性别中吸烟和不吸烟的人数。我们可以发现，女性中有3个人中有2个吸烟，男性中有3个人中有1个吸烟。
可以看到，使用交叉表可以快速地分析数据中的相关关系，为后续的数据分析提供基础支撑。

交叉表的参数设置

在使用交叉表时，我们还可以设置一些参数来定制交叉表的输出结果。下面是交叉表的主要参数：

values参数

values参数用于指定要显示的数据区域的内容。例如，在上个示例中，我们展示了性别与吸烟习惯的数量关系。但是，我们可能也想同时查看其他信息，例如人口统计信息或平均值等。在这种情况下，我们可以将values参数设置为数据框中的其他列，并使用聚合函数进行计算。以下是示例代码：

pd.crosstab(df.Gender, df.Smoker, values=df.Person, aggfunc='min')

上述代码将返回以下结果：
| Smoker | No | Yes |
|——–|—-|—–|
| Female | 6 | 2 |
| Male | 4 | 1 |
在这个例子中，我们使用了avgfunc参数来计算每个单元格中的最小值。我们还在values参数中指定了Person列。因此，交叉表将显示每个单元格中的Person列的最小值。

Margins参数

Margins参数是一个布尔变量，用于将交叉表的总计行和列添加到输出结果中。例如：

pd.crosstab(df.Gender, df.Smoker, margins=True)

上述代码将返回以下结果：
| Smoker | No | Yes | All |
|——–|—-|—–|—–|
| Female | 2 | 1 | 3 |
| Male | 2 | 1 | 3 |
| All | 4 | 2 | 6 |
在这个示例中，我们将margins参数设置为True，将总计行和列添加到输出结果中。总计行和列可以帮助我们更好地了解数据的整体情况。

dropna参数

dropna参数是一个布尔变量，用于确定是否删除NaN值。默认情况下，dropna参数为True，即删除NaN值。如果我们想保持NaN值，则可以将dropna参数设置为False。例如：

pd.crosstab(df.Gender, df.Smoker, dropna=False)

上述代码将返回以下结果：
| Smoker | No | Yes |
|——–|—-|—–|
| Female | 0 | 2 |
| Male | 0 | 1 |
| | 0 | 0 |
在这个示例中，我们将dropna参数设置为False，将NaN值保留在输出结果中。

总结

本文介绍了Pandas中的交叉表功能，并通过一个示例来说明了如何使用它进行数据分析。我们还介绍了交叉表的一些参数设置，例如values、margins和dropna等。使用交叉表可以帮助我们更好地了解数据的相关关系，并为后续的数据分析提供基础支撑。