Python中crosstab函数的参数设置

crosstab 函数是 pandas 库中的一个函数，用于创建交叉表格

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

参数说明：

• index: 行索引，可以是一个或多个列名。
• columns: 列索引，可以是一个或多个列名。
• values: 可选参数，指定计算值的列。如果不提供，将使用频数计算。
• rownames: 可选参数，指定行索引的标签。默认为 None。
• colnames: 可选参数，指定列索引的标签。默认为 None。
• aggfunc: 可选参数，指定聚合函数。默认为 numpy.mean。
• margins: 可选参数，布尔值，指示是否添加边际总数。默认为 False。
• margins_name: 可选参数，指定边际总数的标签。默认为 'All'。
• dropna: 可选参数，布尔值，指示是否删除包含 NaN 值的行和列。默认为 True。
• normalize: 可选参数，布尔值或字符串。如果为 True，则对结果进行归一化。如果为 'index'，则按行归一化。如果为 'columns'，则按列归一化。默认为 False。

示例：

import pandas as pd

data = https://www.yisu.com/ask/{'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'bar', 'baz'],
        'B': ['one', 'two', 'three', 'two', 'one', 'three'],
        'C': [2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5, 7.5],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个交叉表格，行索引为 'A'，列索引为 'B'，计算值为 'C' 列的平均值
ct = pd.crosstab(index=df['A'], columns=df['B'], values=df['C'], aggfunc='mean')
print(ct)

输出：

B      one  three  two
A                    
bar    6.5    NaN  3.5
baz    NaN   4.5  NaN
foo    NaN    NaN  4.0