pandas.crosstab

pandas.crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, dropna=True, normalize=False)

Вычислить простую сводную таблицу двух (или более) факторов. По умолчанию вычисляет таблицу частот факторов, если не переданы массив значений и функция агрегирования

Параметры:

index : массив-подобный объект, Series или список массивов/Series Значения для группировки по строкам columns : массив-подобный объект, Series или список массивов/Series Значения для группировки по столбцам values : массив-подобный объект, необязательно Массив значений для агрегирования в соответствии с факторами. Требуется aggfunc. aggfunc : функция, необязательно Если указано, требует values также. rownames : последовательность, по умолчанию None Если передано, должно соответствовать количеству переданных массивов строк colnames : последовательность, по умолчанию None Если передано, должно соответствовать количеству переданных массивов столбцов margins : булево значение, по умолчанию False Добавить поля итогов строк/столбцов (подсчёты) dropna : булево значение, по умолчанию True Не включать столбцы, чьи значения — все NaN normalize : булево значение, {'all', 'index', 'columns'} или {0,1}, по умолчанию False Нормализовать, разделив все значения на сумму значений. Если передано 'all' или True, будет нормализовано по всем значениям. Если передано 'index' будет нормализовано по каждой строке. Если передано 'columns' будет нормализовано по каждому столбцу. Если margins равно True, также будут нормализованы значения итогов. Новое в версии 0.18.1.

Возвращаемое значение:

crosstab : DataFrame

Примечания

Любые Series, переданные в функцию, будут использовать свои атрибуты имён, если не указаны имена строк или столбцов для сводной таблицы

В случае отсутствия перекрывающихся индексов будет возвращена пустая DataFrame.

Примеры

>>> a
array([foo, foo, foo, foo, bar, bar,
       bar, bar, foo, foo, foo], dtype=object)
>>> b
array([one, one, one, two, one, one,
       one, two, two, two, one], dtype=object)
>>> c
array([dull, dull, shiny, dull, dull, shiny,
       shiny, dull, shiny, shiny, shiny], dtype=object)

>>> crosstab(a, [b, c], rownames=['a'], colnames=['b', 'c'])
b    one          two
c    dull  shiny  dull  shiny
a
bar  1     2      1     0
foo  2     2      1     2