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		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 | 
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2025-10-28