
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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2025-07-29