pandas.crosstab

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

Вычислить простую перекрёстную 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, чтобы был указан aggfunc. aggfunc : функция, необязательно Если указано, требуется также указать values. rownames : последовательность, по умолчанию None Если передано, должно соответствовать числу переданных массивов строк colnames : последовательность, по умолчанию None Если передано, должно соответствовать числу переданных массивов столбцов margins : булево значение, по умолчанию False Добавить поля итогов по строкам/столбцам (суммарные значения) dropna : булево значение, по умолчанию True Исключить столбцы, все записи которых равны NaN normalize : булево значение, {‘all’, ‘index’, ‘columns’}, или {0,1}, по умолчанию False Нормализовать, поделив все значения на сумму значений. Если передано ‘all’ или True, будет нормализация по всем значениям. Если передано ‘index’, будет нормализация по каждой строке. Если передано ‘columns’, будет нормализация по каждому столбцу. Если margins равно True, будут нормализованы и значения итогов. Введено в версии 0.18.1.

Возвращает:

crosstab : DataFrame

Примечания

Любые переданные Series будут использовать свои атрибуты имени, если не указаны имена строк или столбцов для перекрёстной таблицы.

Любой ввод, содержащий категориальные данные, будет содержать все его категории в перекрёстной таблице, даже если фактические данные не содержат никаких экземпляров определённой категории.

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

>>> foo = pd.Categorical(['a', 'b'], categories=['a', 'b', 'c'])
>>> bar = pd.Categorical(['d', 'e'], categories=['d', 'e', 'f'])
>>> crosstab(foo, bar)  # 'c' and 'f' are not represented in the data,
                        # but they still will be counted in the output
col_0  d  e  f
row_0
a      1  0  0
b      0  1  0
c      0  0  0