Pandas —— 透视表pivot_table()和交叉表crosstab()

透视表pivot_table()

透视表pivot_table()是一种进行分组统计的函数，参数aggfunc决定统计类型。

1、假设我想要根据sex和smoker计算分组平均数（pivot_table的默认聚合类型），并将sex和smoker放到行上：（因为day无法计算平均数，所以自动去除）

# 方法一：使用groupby
tips.groupby(['sex', 'smoker']).mean()
# 方法二：使用pivot_table
tips.pivot_table(row=['sex', 'smoker'])

2、现在假设我们只想聚合tip_pct和size，而且想根据day进行分组。我将smoker放到列上，把day放到行上：

tips.pivot_table(values=['tip_pct', 'size'], index=['sex', 'day'], columns='smoker')

3、传入margins=True，添加加分小计

tips.pivot_table(values=['tip_pct', 'size'], index=['sex', 'day'], columns='smoker', margins=True)

4、要使用其他的聚合函数，将其传给参数aggfunc即可。例如，使用count或len可以得到有关分组大小的交叉表：

pivot_table()的参数

参数名	说明
values	待聚合的列的名称
rows	透视表的行
cols	透视表的列
aggfunc	聚合函数或函数列表
fill_value	用于替换缺失值
margins	添加行/列小计和总计

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交叉表crosstab()

交叉表crosstab()是一种特殊的pivot_table()，专用于计算分组频率。

1、假设我们想要根据性别和用手习惯对这段数据进行统计汇总。虽然可以用pivot_table()实现该功能，但是pandas.crosstab()函数会更方便

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