Функция crosstab

Функция crosstab принимает одномерные массивы, серии или списки и строит по ним таблицу сопряжённости. Первым параметром обычно передаются значения для строк, вторым - для столбцов. Результатом является DataFrame с частотами комбинаций. Функция также позволяет добавлять агрегирующие функции через параметр aggfunc и заполнять пропуски через параметр fill_value.

Синтаксис

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

Пример

Построим простую таблицу частот по двум категориальным признакам:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': ['X', 'X', 'Y', 'Y', 'X'],
	'b': ['A', 'B', 'A', 'A', 'B']
})
res = pd.crosstab(df['a'], df['b'])
print(res)

Результат выполнения кода:

b   A  B
a
X   1  2
Y   2  0

Пример

Добавим строку и столбец с итоговыми суммами с помощью параметра margins:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': ['X', 'X', 'Y', 'Y', 'X'],
	'b': ['A', 'B', 'A', 'A', 'B']
})
res = pd.crosstab(df['a'], df['b'], margins=True)
print(res)

Результат выполнения кода:

b   A  B  All
a
X   1  2	3
Y   2  0	2
All 3  2	5

Пример

Вместо подсчёта частот выполним агрегацию значений с помощью параметра aggfunc. Для этого передадим в параметр values столбец с числами:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': ['X', 'X', 'Y', 'Y', 'X'],
	'b': ['A', 'B', 'A', 'A', 'B'],
	'c': [10, 20, 30, 40, 50]
})
res = pd.crosstab(df['a'], df['b'],
				  values=df['c'], aggfunc='sum')
print(res)

Результат выполнения кода:

b	 A	 B
a
X   10.0  70.0
Y   70.0   NaN

Пример

Используем параметр normalize для вычисления относительных частот:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': ['X', 'X', 'Y', 'Y', 'X'],
	'b': ['A', 'B', 'A', 'A', 'B']
})
res = pd.crosstab(df['a'], df['b'], normalize='index')
print(res)

Результат выполнения кода:

b		 A	B
a
X   0.333333  0.666667
Y   1.000000  0.000000

Пример

Работа с несколькими категориальными столбцами для создания многомерной таблицы:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': ['X', 'X', 'Y', 'Y', 'X'],
	'b': ['A', 'B', 'A', 'A', 'B'],
	'c': ['P', 'Q', 'P', 'Q', 'P']
})
res = pd.crosstab([df['a'], df['c']], df['b'])
print(res)

Результат выполнения кода:

Смотрите также

функция pivot_table,
которая строит сводную таблицу с агрегацией
функция pivot,
которая перестраивает таблицу без агрегации
функция melt,
которая выполняет обратное преобразование сводных таблиц
функция cut,
которая разбивает числовые данные на интервалы