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。

相关问题

上述问题用python实现

在Python中，你可以使用`pandas`, `scipy`, 和 `sklearn` 等库来进行文本分析和对应分析。以下是使用Python实现类似过程的一个示例：

首先，安装必要的库（如果你还没有安装的话）：

pip install pandas numpy scipy scikit-learn seaborn matplotlib vcd

然后，编写Python代码：

import pandas as pd
from collections import Counter
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from scipy.sparse import csc_matrix
from vcd import mosaicdisplay
from ca import correspondence_analysis

# 假设data_books是一个列表，包含书籍的文本内容
data_books = ...  # 你的书籍文本数据

# 提取高频词（频率大于200）
common_words = [word for word in set(' '.join(data_books).split()) if data_books.count(word) > 200]

# 创建列联表
word_counts = {word: sum([doc.count(word) for doc in data_books]) for word in common_words}
word_count_df = pd.DataFrame(list(word_counts.items()), columns=['Words', 'Counts'])

# 转换为稀疏矩阵
sparse_word_matrix = csc_matrix((word_count_df['Counts'], (np.array(range(len(common_words))), np.array(word_count_df.index))), shape=(len(data_books), len(common_words)))

# 应用对应分析
ca_result = correspondence_analysis(sparse_word_matrix)

# 可视化关联图和马赛克图
cdm = mosaicdisplay(ca_result.cdm)
cdm.plot()

在这个例子中，我们首先收集所有书籍的高频词，然后创建一个词频矩阵。接着使用`correspondence_analysis`函数进行对应分析。最后，使用`vcd`库的`mosaicdisplay`进行可视化。

注意这只是一个基本的框架，实际操作中可能需要预处理文本数据（如分词、去除停用词等），并且根据数据具体情况调整频率阈值和分析参数。