pandas之分組統(tǒng)計(jì)列聯(lián)表pd.crosstab()問題
更新時(shí)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(jì)列聯(lián)表pd.crosstab()問題,具有很好的參考價(jià)值,希望對大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
pandas分組的統(tǒng)計(jì)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(jì)多個(gè)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(gè)組的統(tǒng)計(jì)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(jì)之后，能詳細(xì)看到表格的統(tǒng)計(jì)，但是卻不利于開發(fā)的統(tǒng)計(jì)
附下，采用分組統(tǒng)計(jì)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(jié)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(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
您可能感興趣的文章:
相關(guān)文章
Pycharm激活方法及詳細(xì)教程(詳細(xì)且實(shí)用)
這篇文章主要介紹了Pycharm激活方法及詳細(xì)教程，本文通過圖文并茂的形式給大家介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友參考下吧2020-05-05
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python字典的常用操作方法，主要內(nèi)容包含Python中列表(List)的詳解操作方法,包含創(chuàng)建、訪問、更新、刪除、其它操作等,需要的朋友可以參考下2016-05-05
使用Python3+PyQT5+Pyserial 實(shí)現(xiàn)簡單的串口工具方法
今天小編就為大家分享一篇使用Python3+PyQT5+Pyserial 實(shí)現(xiàn)簡單的串口工具方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-02-02
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python多線程實(shí)現(xiàn)模擬火車站售票，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2021-08-08
如何在Flask中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分組流程詳解
在Flask中，數(shù)據(jù)分組是指將一組數(shù)據(jù)按照某種方式進(jìn)行分類，以便更好地對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和展示，可以使用Python內(nèi)置的itertools模塊中的groupby方法，或者使用SQL語句中的GROUP?BY子句來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分組，這篇文章介紹了在Flask中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分組，感興趣的同學(xué)可以參考下文2023-05-05
這篇文章主要介紹了python?實(shí)現(xiàn)圖片特效處理，對于??圖片處理?，在日常生活中我們常常能夠看到的，下面我們就來利用Python來對圖片進(jìn)行特效操作,需要的朋友可以參考一下2022-04-04
Python如何基于selenium實(shí)現(xiàn)自動(dòng)登錄博客園
這篇文章主要介紹了Python如何基于selenium實(shí)現(xiàn)自動(dòng)登錄博客園,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2019-12-12
對象關(guān)系映射模式是一種為了解決面向?qū)ο笈c關(guān)系數(shù)據(jù)庫存在的互不匹配的現(xiàn)象的技術(shù)，這篇文章主要介紹了django中操作mysql數(shù)據(jù)庫的方法,需要的朋友可以參考下2022-09-09
Python使用pydub庫對mp3與wav格式進(jìn)行互轉(zhuǎn)的方法
今天小編就為大家分享一篇Python使用pydub庫對mp3與wav格式進(jìn)行互轉(zhuǎn)的方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-01-01
這篇文章主要介紹了pycharm中jupyter的使用圖文教程，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教2021-05-05