用pandas的哪个函数可以生成列联表？是ols吗

用Pandas的`crosstab()`函数可以生成列联表，`ols`函数是用于线性回归模型的。`crosstab()`函数可以根据指定的行和列生成一个表格，其中每个单元格中的值表示行和列的交叉项的数量。可以使用`crosstab()`函数来计算两列之间的频率分布或卡方检验。

例如，下面的代码可以生成一个简单的列联表：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
pd.crosstab(df['gender'], df['age'])

该代码会根据`gender`列和`age`列生成一个列联表。

相关问题

用pandas的哪个函数可以生成列联表？是array吗

用Pandas的`crosstab()`函数可以生成列联表，而`array`函数是用于将输入转换为ndarray对象的函数，并不用于生成列联表。`crosstab()`函数可以根据指定的行和列生成一个表格，其中每个单元格中的值表示行和列的交叉项的数量。可以使用`crosstab()`函数来计算两列之间的频率分布或卡方检验。

例如，下面的代码可以生成一个简单的列联表：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
pd.crosstab(df['gender'], df['age'])

该代码会根据`gender`列和`age`列生成一个列联表。

用pandas的哪个函数可以生成列联表?列出两个及以上

用Pandas的主要函数可以生成列联表，包括：

1. `crosstab()`函数：用于生成交叉制表，可以针对多个变量进行分类和统计。

2. `pivot_table()`函数：用于生成透视表，可以对数据集按照指定的行和列进行分组，并计算汇总值。

3. `groupby()`函数：用于对数据集按照指定的列进行分组，可以对每个组进行聚合操作，如计数、求和、平均值等。

这些函数在数据分析和统计中都有广泛的应用，可以帮助分析人员更好地理解数据集中各个变量之间的关系和趋势。