什么是交叉表?

交叉表(Crosstab)是数据分析中一种常见的数据透视表,用于展示两个多个分类变量之间频率分布关系。在Python数据处理库Pandas中,我们可以使用pd.crosstab()函数来轻松地创建交叉表,

为什么使用交叉表?

交叉表是一种非常有用的数据分析工具,它可以帮助我们更好理解分析数据集中分类变量之间关系通过创建交叉表,我们可以轻松地查看两个或多个分类变量之间的频率分布,从而洞察数据中的模式和趋势。

什么是crosstab()函数

crosstab()函数是 pandas 库中一个函数,用于计算两个或多个因子变量之间的频率表。通常,这个函数用于分类数据进行分析,并帮助我们理解这些分类变量之间的关系

crosstab()函数的语法

crosstab()函数的基本语法如下

pd.crosstab(index, columns, values=None, aggfunc=None, rownames=None, colnames=None, margins=False, margins_name='All', dropna=True, normalize=False)

创建交叉表的语法

在Pandas中,使用pd.crosstab()函数并传入相应的参数

import pandas as pd

# 假设我们有一个名为df的DataFrame,包含了"user id"和"aisle"两列
crosstab_table = pd.crosstab(df["user id"], df["aisle"])

crosstab_table将是一个新的DataFrame,它展示了”user id“和”aisle”两列之间的频率分布情况。

假设一个包含以下字段的数据集:用户ID、购买时间、购买商品类别可以使用这个数据集来分析不同用户不同时间段购买不同商品类别频率分布情况。

用户ID 购买时间 购买商品类别
1 2023-07-01 食品
1 2023-07-02 饮料
2 2023-07-01 饮料
3 2023-07-02 食品
3 2023-07-02 饮料

使用这个数据集进行交叉表分析以便了解不同用户不同时间段购买不同商品类别的频率分布情况。

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {
    "用户ID": [1, 1, 2, 3, 3],
    "购买时间": ["2023-07-01", "2023-07-02", "2023-07-01", "2023-07-02", "2023-07-02"],
    "购买商品类别": ["食品", "饮料", "饮料", "食品", "饮料"]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建交叉表
crosstab_table = pd.crosstab(df["用户ID"], df["购买商品类别"])

# 打印交叉表
print(crosstab_table)

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_66726657/article/details/132420867

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