
交叉表显示了每个变量的不同类别组合中观察到的频率或计数。通俗地说,就是根据不同列的数据统计了频数
df = pd.DataFrame(
{ 'High': ["高", "高", "高", "中", "中", "中", "低", "低", "低", "高", "低"],
'Weight': ["重", "轻", "中", "中", "轻", "重", "重", "轻", "中", "重", "轻"]
})
df
pd.crosstab(df['High'], df['Weight'])
Weight | 中 | 轻 | 重 |
---|---|---|---|
High | |||
中 | 1 | 1 | 1 |
低 | 1 | 2 | 1 |
高 | 1 | 1 | 2 |
双层crosstab
df = pd.DataFrame(
{ 'High': ["高", "高", "高", "中", "中", "中", "低", "低", "低", "高", "低"],
'Weight': ["重", "轻", "中", "中", "轻", "重", "重", "轻", "中", "重", "轻"],
'Size': ["大", "中", "小", "中", "中", "大", "中", "小", "小", "大", "小"]})
df
High | Weight | Size | |
---|---|---|---|
0 | 高 | 重 | 大 |
1 | 高 | 轻 | 中 |
2 | 高 | 中 | 小 |
3 | 中 | 中 | 中 |
4 | 中 | 轻 | 中 |
5 | 中 | 重 | 大 |
6 | 低 | 重 | 中 |
7 | 低 | 轻 | 小 |
8 | 低 | 中 | 小 |
9 | 高 | 重 | 大 |
10 | 低 | 轻 | 小 |
pd.crosstab(df['High'], [df['Weight'], df['Size']], rownames=['High'], colnames=['Weight', 'Size'])
Weight | 中 | 轻 | 重 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
Size | 中 | 小 | 中 | 小 | 中 | 大 |
High | ||||||
中 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 |
低 | 0 | 1 | 0 | 2 | 1 | 0 |
高 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 |
另一种 宽表转长表 pd.wide_to_long()
np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame({"A1970" : {0 : "a", 1 : "b", 2 : "c"},
"A1980" : {0 : "d", 1 : "e", 2 : "f"},
"B1970" : {0 : 2.5, 1 : 1.2, 2 : .7},
"B1980" : {0 : 3.2, 1 : 1.3, 2 : .1},
"X" : dict(zip(range(3), np.random.randn(3)))
})
df["id"] = df.index
df
A1970 | A1980 | B1970 | B1980 | X | id | |
---|---|---|---|---|---|---|
0 | a | d | 2.5 | 3.2 | -1.085631 | 0 |
1 | b | e | 1.2 | 1.3 | 0.997345 | 1 |
2 | c | f | 0.7 | 0.1 | 0.282978 | 2 |
把id
列用作标识列
pd.wide_to_long(df, ["A", "B"], i="id", j="year")
X | A | B | ||
---|---|---|---|---|
id | year | |||
0 | 1970 | -1.085631 | a | 2.5 |
1 | 1970 | 0.997345 | b | 1.2 |
2 | 1970 | 0.282978 | c | 0.7 |
0 | 1980 | -1.085631 | d | 3.2 |
1 | 1980 | 0.997345 | e | 1.3 |
2 | 1980 | 0.282978 | f | 0.1 |
df = pd.DataFrame({
'famid': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
'birth': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
'ht1': [2.8, 2.9, 2.2, 2, 1.8, 1.9, 2.2, 2.3, 2.1],
'ht2': [3.4, 3.8, 2.9, 3.2, 2.8, 2.4, 3.3, 3.4, 2.9]
})
df
famid | birth | ht1 | ht2 | |
---|---|---|---|---|
0 | 1 | 1 | 2.8 | 3.4 |
1 | 1 | 2 | 2.9 | 3.8 |
2 | 1 | 3 | 2.2 | 2.9 |
3 | 2 | 1 | 2.0 | 3.2 |
4 | 2 | 2 | 1.8 | 2.8 |
5 | 2 | 3 | 1.9 | 2.4 |
6 | 3 | 1 | 2.2 | 3.3 |
7 | 3 | 2 | 2.3 | 3.4 |
8 | 3 | 3 | 2.1 | 2.9 |
把famid
, birth
两列用作标识列
l = pd.wide_to_long(df, stubnames='ht', i=['famid', 'birth'], j='age')
l
ht | |||
---|---|---|---|
famid | birth | age | |
1 | 1 | 1 | 2.8 |
2 | 3.4 | ||
2 | 1 | 2.9 | |
2 | 3.8 | ||
3 | 1 | 2.2 | |
2 | 2.9 | ||
2 | 1 | 1 | 2.0 |
2 | 3.2 | ||
2 | 1 | 1.8 | |
2 | 2.8 | ||
3 | 1 | 1.9 | |
2 | 2.4 | ||
3 | 1 | 1 | 2.2 |
2 | 3.3 | ||
2 | 1 | 2.3 | |
2 | 3.4 | ||
3 | 1 | 2.1 | |
2 | 2.9 |
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01