pandas之分組統(tǒng)計列聯(lián)表pd.crosstab()問題
更新時間：2023年09月13日 09:31:05 作者：一只上班愛摸魚的小菜雞
這篇文章主要介紹了pandas之分組統(tǒng)計列聯(lián)表pd.crosstab()問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
pandas分組的統(tǒng)計方式
| index | 減肥方式 | 血壓含量 |
| 0 | 藥物 | 高 |
| 1 | 飲食 | 低 |
| 2 | 鍛煉 | 正常 |
| 3 | 抽脂 | 高 |
| 4 | 藥物 | 高 |
| 5 | 抽脂 | 正 |
| ... | ||
| 498 | 藥物 | 低 |
| 499 | 飲食 | 高 |
我們需要統(tǒng)計多個字段的次數(shù)
如下表數(shù)據(jù)：
減肥方式 \血壓含量 | 藥物 | 飲食 | 鍛煉 | 抽脂 | 總和 |
| 高 | 50 | 38 | 38 | 30 | 156 |
| 正常 | 46 | 40 | 40 | 45 | 171 |
| 低 | 37 | 44 | 37 | 55 | 173 |
| 總和 | 133 | 122 | 115 | 130 | 500 |
通常多個組的統(tǒng)計可以采用
DataFrame.groupby(by=['減肥方式','血壓含量'])['減肥方式'].count().reset_index(name='次數(shù)')
這里我們能看到我們采用分組統(tǒng)計之后，能詳細看到表格的統(tǒng)計，但是卻不利于開發(fā)的統(tǒng)計
附下，采用分組統(tǒng)計的方式
def list_set(list_1):
list_2 = list(set(list_1))
list_2.sort(key=list_1.index)
return list_2
def func(df,df_title_X,df_title_Y):
df_data = df.groupby(by=[df_title_X,df_title_Y])[df_title_X].count().reset_index(name='次數(shù)')
data_dict = {}
for i in df_data[df_data.columns[0]]:
data_dict[i] = {}
for a in df_data[df_data.columns[1]]:
data_dict[i][a] = {}
for i in range(df_data.shape[0]):
data_dict[df_data[df_data.columns[0]].loc[i]][df_data[df_data.columns[1]].loc[i]] = df_data[df_data.columns[2]].loc[i]
l = [list(i.values()) for i in data_dict.values()]
return pd.DataFrame(np.array(l).T,columns=list_set(df_data[df_title_X].to_list()),
index=list_set(df_data[df_title_X].to_list()))
print(func(df,'減肥方式','血壓含量'))結果如下：
在查閱pandas的官方文檔之后，我們了解到了這種叫做列聯(lián)表,pandas.crosstab()的函數(shù)
import pandas as pd pd.crosstab()
print(pd.crosstab(df['血壓含量'],df['減肥方式'],margins=True,margins_name='總和')) print(pd.crosstab(df['血壓含量'],df['減肥方式'],margins=True,margins_name='總和').to_dict())
后續(xù)還有透視表pandas.pivot_table()，就自行查看pandas的官方文檔。
總結
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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