用pandas的哪个函数生成列联表

用Pandas的`crosstab()`函数可以生成列联表。该函数的语法如下：

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

其中，`index`是要进行行分组的列名或列索引，`columns`是要进行列分组的列名或列索引。`values`参数可选，表示要聚合的值，`aggfunc`参数可选，表示聚合函数，默认为计数。`rownames`和`colnames`参数可选，表示行和列的名称。`margins`参数可选，表示是否显示行和列的边际总计。`margins_name`参数可选，表示边际总计的名称。`dropna`参数可选，表示是否删除含有缺失值的行或列。`normalize`参数可选，表示是否对行或列进行归一化处理。

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

pandas哪个函数生成列联表

在 Pandas 中，生成列联表（Contingency Table）的函数是 `pd.crosstab()`。该函数可以接受多个数组或 Series，用于创建一个交叉表（也称为列联表、透视图、交叉汇总表或二维频率表）。默认情况下，`pd.crosstab()` 会计算出每个组合的频数（count），并将其填充到一个二维表格中。

例如，假设你有一个包含性别和城市信息的 DataFrame，你可以使用下面的代码生成一个列联表：

import pandas as pd

data = {'Gender': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F', 'F'],
        'City': ['New York', 'Chicago', 'Chicago', 'New York', 'Chicago', 'New York', 'New York', 'Chicago', 'Chicago', 'New York']}

df = pd.DataFrame(data)

cross_tab = pd.crosstab(df['Gender'], df['City'])
print(cross_tab)

输出结果为：

City    Chicago  New York
Gender                  
F             3         2
M             3         2

这个列联表显示了每个城市中男性和女性的数量。你可以使用 `pd.crosstab()` 函数的其他参数来控制生成的表格的样式和内容。

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。