京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
交叉表显示了每个变量的不同类别组合中观察到的频率或计数。通俗地说,就是根据不同列的数据统计了频数
df = pd.DataFrame(
{ 'High': ["高", "高", "高", "中", "中", "中", "低", "低", "低", "高", "低"],
'Weight': ["重", "轻", "中", "中", "轻", "重", "重", "轻", "中", "重", "轻"]
})
df
pd.crosstab(df['High'], df['Weight'])
| Weight | 中 | 轻 | 重 |
|---|---|---|---|
| High | |||
| 中 | 1 | 1 | 1 |
| 低 | 1 | 2 | 1 |
| 高 | 1 | 1 | 2 |
双层crosstab
df = pd.DataFrame(
{ 'High': ["高", "高", "高", "中", "中", "中", "低", "低", "低", "高", "低"],
'Weight': ["重", "轻", "中", "中", "轻", "重", "重", "轻", "中", "重", "轻"],
'Size': ["大", "中", "小", "中", "中", "大", "中", "小", "小", "大", "小"]})
df
| High | Weight | Size | |
|---|---|---|---|
| 0 | 高 | 重 | 大 |
| 1 | 高 | 轻 | 中 |
| 2 | 高 | 中 | 小 |
| 3 | 中 | 中 | 中 |
| 4 | 中 | 轻 | 中 |
| 5 | 中 | 重 | 大 |
| 6 | 低 | 重 | 中 |
| 7 | 低 | 轻 | 小 |
| 8 | 低 | 中 | 小 |
| 9 | 高 | 重 | 大 |
| 10 | 低 | 轻 | 小 |
pd.crosstab(df['High'], [df['Weight'], df['Size']], rownames=['High'], colnames=['Weight', 'Size'])
| Weight | 中 | 轻 | 重 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Size | 中 | 小 | 中 | 小 | 中 | 大 |
| High | ||||||
| 中 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 |
| 低 | 0 | 1 | 0 | 2 | 1 | 0 |
| 高 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 2 |
另一种 宽表转长表 pd.wide_to_long()
np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame({"A1970" : {0 : "a", 1 : "b", 2 : "c"},
"A1980" : {0 : "d", 1 : "e", 2 : "f"},
"B1970" : {0 : 2.5, 1 : 1.2, 2 : .7},
"B1980" : {0 : 3.2, 1 : 1.3, 2 : .1},
"X" : dict(zip(range(3), np.random.randn(3)))
})
df["id"] = df.index
df
| A1970 | A1980 | B1970 | B1980 | X | id | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | a | d | 2.5 | 3.2 | -1.085631 | 0 |
| 1 | b | e | 1.2 | 1.3 | 0.997345 | 1 |
| 2 | c | f | 0.7 | 0.1 | 0.282978 | 2 |
把id 列用作标识列
pd.wide_to_long(df, ["A", "B"], i="id", j="year")
| X | A | B | ||
|---|---|---|---|---|
| id | year | |||
| 0 | 1970 | -1.085631 | a | 2.5 |
| 1 | 1970 | 0.997345 | b | 1.2 |
| 2 | 1970 | 0.282978 | c | 0.7 |
| 0 | 1980 | -1.085631 | d | 3.2 |
| 1 | 1980 | 0.997345 | e | 1.3 |
| 2 | 1980 | 0.282978 | f | 0.1 |
df = pd.DataFrame({
'famid': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
'birth': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
'ht1': [2.8, 2.9, 2.2, 2, 1.8, 1.9, 2.2, 2.3, 2.1],
'ht2': [3.4, 3.8, 2.9, 3.2, 2.8, 2.4, 3.3, 3.4, 2.9]
})
df
| famid | birth | ht1 | ht2 | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 1 | 2.8 | 3.4 |
| 1 | 1 | 2 | 2.9 | 3.8 |
| 2 | 1 | 3 | 2.2 | 2.9 |
| 3 | 2 | 1 | 2.0 | 3.2 |
| 4 | 2 | 2 | 1.8 | 2.8 |
| 5 | 2 | 3 | 1.9 | 2.4 |
| 6 | 3 | 1 | 2.2 | 3.3 |
| 7 | 3 | 2 | 2.3 | 3.4 |
| 8 | 3 | 3 | 2.1 | 2.9 |
把famid, birth 两列用作标识列
l = pd.wide_to_long(df, stubnames='ht', i=['famid', 'birth'], j='age')
l
| ht | |||
|---|---|---|---|
| famid | birth | age | |
| 1 | 1 | 1 | 2.8 |
| 2 | 3.4 | ||
| 2 | 1 | 2.9 | |
| 2 | 3.8 | ||
| 3 | 1 | 2.2 | |
| 2 | 2.9 | ||
| 2 | 1 | 1 | 2.0 |
| 2 | 3.2 | ||
| 2 | 1 | 1.8 | |
| 2 | 2.8 | ||
| 3 | 1 | 1.9 | |
| 2 | 2.4 | ||
| 3 | 1 | 1 | 2.2 |
| 2 | 3.3 | ||
| 2 | 1 | 2.3 | |
| 2 | 3.4 | ||
| 3 | 1 | 2.1 | |
| 2 | 2.9 |
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17