如何利用crosstab函数去实现按照性别分组对学号进行计数?也实现与代码“pt11=BSdata.pivot_table(['学号'],['性别'],aggfunc=len); ”相同的功能
时间: 2024-10-15 10:11:43 浏览: 11
在Python的数据分析库pandas中,`pivot_table` 函数是一个强大的工具,可以用于数据透视和计算汇总值。当你想要按性别分组并计算每个组别的学号数量时,`crosstab` 或 `pivot_table` 都能胜任这个任务。
`crosstab` 函数是专门为频率分析设计的,可以直接创建交叉表(contingency table),而 `pivot_table` 可以提供更灵活的设置,但它也可以完成类似的任务。以下是使用 `crosstab` 实现相同功能的例子:
```python
import pandas as pd
# 假设你有一个名为BSdata的DataFrame,其中包含 '学号' 和 '性别' 列
pt11 = pd.crosstab(BSdata['性别'], BSdata['学号'], margins=True)
```
这里,`pd.crosstab()` 接受两个列名作为输入,第一个是行标签(分类变量),第二个是列标签(也是分类变量),`margins=True` 表示在结果表格底部添加总计行,包括所有组合的总和。
这将生成一个新的 DataFrame,其中每一行表示一种性别,每列是基于该性别的学号计数。与提供的代码 "pt11=BSdata.pivot_table(['学号'],['性别'],aggfunc=len);" 类似,它都是为了得到各性别的学号分布数量。
相关问题
crosstab交叉表_pd.pivot_table数据透视表与pd.crosstab交叉表
pd.pivot_table()和pd.crosstab()都可以用来创建交叉表,但是它们有不同的功能和使用方式。
pd.pivot_table()是一个更通用的函数,可以用于创建多种类型的汇总表,而pd.crosstab()专门用于创建交叉表。pd.pivot_table()可以根据多个维度对数据进行分组,并且可以对分组后的数据进行多种聚合操作,比如求和、计数、平均值等。pd.crosstab()只能对两个维度进行分组,并且只能计算每个组合出现的次数。
下面是一个使用pd.pivot_table()函数创建数据透视表的例子:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
# 创建数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df,
values='sales',
index=['region'],
columns=['product'],
aggfunc=sum)
print(pivot_table)
```
上面的代码会创建一个数据透视表,其中每行表示一个地区,每列表示一个产品,单元格中的值表示该地区该产品的销售额总和。
下面是一个使用pd.crosstab()函数创建交叉表的例子:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
# 创建交叉表
cross_tab = pd.crosstab(df['region'], df['product'])
print(cross_tab)
```
上面的代码会创建一个交叉表,其中每行表示一个地区,每列表示一个产品,单元格中的值表示该地区该产品出现的次数。
Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre) Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False) Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) Genre_Global_Sales = data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) f,ax = plt.subplots(1,3,figsize=(25,8),dpi=100) sns.barplot(Plat_Genre_sum.values,Plat_Genre_sum.index,ax=ax[0]) ax[0].set_title('Platform_Genre') sns.barplot(Plat_Global_Sales.values,Plat_Global_Sales.index,ax=ax[1]) ax[1].set_title('Platform_Global_Sales') sns.barplot(Genre_Global_Sales.values,Genre_Global_Sales.index,ax=ax[2]) ax[2].set_title('Genre_Global_Sales') plt.show()
这段代码是用来进行数据可视化的,主要是通过使用Python的`pandas`和`matplotlib`库来创建柱状图。下面是对代码的解释:
1. `Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre)`:这行代码使用`pd.crosstab`函数创建一个数据透视表,用于计算不同平台和不同游戏类型之间的交叉计数。
2. `Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False)`:这行代码计算每个平台上的游戏类型总数,并按降序排列。
3. `Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False)`:这行代码使用`groupby`函数按平台对销售额进行分组,并计算每个平台的全球销售总额,然后按降序排列。
4. `Genre_Global_Sales = data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False)`:这行代码使用`groupby`函数按游戏类型对销售额进行分组,并计算每种类型的全球销售总额,然后按降序排列。
5. `f,ax = plt.subplots(1,3,figsize=(25,8),dpi=100)`:这行代码创建一个包含3个子图的画布对象,并指定画布的尺寸和分辨率。
6. `sns.barplot(Plat_Genre_sum.values,Plat_Genre_sum.index,ax=ax[0])`:这行代码使用`sns.barplot`函数绘制平台和游戏类型之间的柱状图,并将结果显示在第一个子图上。
7. `ax[0].set_title('Platform_Genre')`:这行代码设置第一个子图的标题为'Platform_Genre'。
8. `sns.barplot(Plat_Global_Sales.values,Plat_Global_Sales.index,ax=ax[1])`:这行代码使用`sns.barplot`函数绘制平台和全球销售额之间的柱状图,并将结果显示在第二个子图上。
9. `ax[1].set_title('Platform_Global_Sales')`:这行代码设置第二个子图的标题为'Platform_Global_Sales'。
10. `sns.barplot(Genre_Global_Sales.values,Genre_Global_Sales.index,ax=ax[2])`:这行代码使用`sns.barplot`函数绘制游戏类型和全球销售额之间的柱状图,并将结果显示在第三个子图上。
11. `ax[2].set_title('Genre_Global_Sales')`:这行代码设置第三个子图的标题为'Genre_Global_Sales'。
12. `plt.show()`:这行代码显示所有的子图。
这段代码的目的是展示不同平台、游戏类型以及全球销售额之间的关系,通过柱状图可以直观地观察到各个变量之间的差异和趋势。
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